[发明专利]人格特质和情绪的预测方法、装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种人格特质和情绪的预测方法，其特征在于，包括：

获取第一训练样本集和第二训练样本集；其中，所述第一训练样本集包括多个第一训练文本数据，所述第二训练样本集包括多个第二训练文本数据；

对所述第一训练样本集中的每个第一训练文本数据添加人格特质标签，并对所述第二训练样本集中的每个第二训练文本数据添加情绪标签；

将所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据输入神经网络模型，得到所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据对应的第一特征信息；所述第一特征信息基于第一子特征信息和第二子特征信息得到，所述第一子特征信息基于所述神经网络模型中的第一嵌入层和第一卷积层对所述第一训练文本数据进行处理得到，所述第二子特征信息基于所述神经网络模型中的第二嵌入层和第二卷积层对所述第一训练文本数据进行处理得到；

将所述添加情绪标签后的每个第二训练文本数据输入所述神经网络模型，得到所述添加情绪标签后的每个第二训练文本数据对应的第二特征信息；所述第二特征信息基于第三子特征信息和第四子特征信息得到，所述第三子特征信息基于所述神经网络模型中的所述第一嵌入层和所述第一卷积层对所述第二训练文本数据进行处理得到，所述第四子特征信息基于所述神经网络模型中的所述第二嵌入层和所述第二卷积层对所述第二训练文本数据进行处理得到；

根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，确定所述第一训练文本数据的人格特质标签对应的第一目标概率分布，以及与所述第二训练文本数据的情绪特质标签对应的第二目标概率分布，并根据所述第一目标概率分布和所述第二目标概率分布对所述神经网络模型进行训练，得到目标预测模型；

获取待预测文本数据，并将所述待预测文本数据输入所述目标预测模型，得到所述待预测文本数据的人格特质对应的第三目标概率分布，和所述待预测文本数据的情绪对应的第四目标概率分布，以及根据所述第三目标概率分布确定所述待预测文本数据对应的目标人格特质，以及根据所述第四目标概率分布确定所述待预测文本数据对应的目标情绪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据输入神经网络模型，得到所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据对应的第一特征信息，包括：

利用所述第一嵌入层对所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据进行量化处理，得到所述第一训练文本数据对应的第一向量表示；以及，

利用所述第二嵌入层对所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据进行量化处理，得到所述第一训练文本数据对应的第二向量表示；

通过所述第一卷积层对所述第一向量表示进行卷积处理，得到第一子特征信息，以及通过所述第二卷积层对所述第二向量表示进行卷积处理，得到第二子特征信息；

根据所述第一子特征信息和所述第二子特征信息确定所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据对应的第一特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括第一共享层；所述根据所述第一子特征信息和所述第二子特征信息确定所述添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据对应的第一特征信息，包括：

将所述第二子特征信息输入所述第一共享层得到第一共享信息，并基于所述第一共享信息对所述第一子特征信息进行调整得到调整后的第一子特征信息；以及，

将所述第一子特征信息输入所述第一共享层得到第二共享信息，并基于所述第二共享信息对所述第二子特征信息进行调整得到调整后的第二子特征信息；

根据所述调整后的第一子特征信息和所述调整后的第二子特征信息确定添加人格特质标签后的每个第一训练文本数据对应的第一特征信息。