[发明专利]一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行方面级情感分析的目标句子，以及该目标句子中的方面词；基于相似结构数据集，对目标句子以及方面词进行聚合特征处理，得到目标句子对应的融合特征信息；利用双向长短期记忆网络，对融合特征信息进行特征转换，得到目标句子对应的隐藏状态特征；对目标句子以及方面词进行预处理，得到目标句子对应的依赖关系图，以及该目标句子中各个词对应的位置编码特征；将隐藏状态特征、依赖关系图以及位置编码特征，输入预先训练好的图卷积神经网络中，得到方面词对应的情感分析结果。本发明实施例，能够提高情感分析结果的准确性。

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域，特别是涉及一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

ABSA(Aspect Based Sentiment Analysis，方面级情感分析)是情感分析的一类任务，属于细粒度的情感分析。其主要是通过分析文本中对指定方面的描述，来识别评论主体对该方面的情感倾向。例如，如图1所示，针对文本中的句子：The food is good，but itcertainly isn’t a relaxing place to go，其中，“good”这一情感词表示文本对“food”这一实体有着正面(Positive)的情感倾向，而“isn’t a relaxing place”则暗含了对Atmosphere(环境)这个方面的情感倾向是负面(Negative)的。

现有方面级情感分析使用的方法是：针对待进行方面级情感分析的句子，在该句子中包含多个方面词的情况下，将该待进行方面级情感分析的句子拆分成多个子句，每一子句对应包含一个方面词，进而利用情感词典判断关于主体的指定方面对应的情感倾向。

然而，发明人发现，现有利用情感词典判断关于主体的指定方面对应的情感倾向的方法，对情感词典的依赖性较强，而情感词典是人工粗粒度统计的结果，准确性不高，进而使得利用情感词典判断关于主体的指定方面对应的情感倾向结果分析不准确。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，以提高情感分析结果的准确性。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种方面级情感分析方法，所述方法包括：

获取待进行方面级情感分析的目标句子，以及该目标句子中的方面词；

基于相似结构数据集，对所述目标句子以及所述方面词进行聚合特征处理，得到所述目标句子对应的融合特征信息；其中，所述相似结构数据集是预先对第一预设数据集中各句子进行相似度计算得到的，包含具有不同相似结构的数据子集；

利用双向长短期记忆网络，对所述融合特征信息进行特征转换，得到所述目标句子对应的隐藏状态特征；

对所述目标句子以及所述方面词进行预处理，得到所述目标句子对应的依赖关系图，以及该目标句子中各个词对应的位置编码特征；其中，所述依赖关系图用于表征所述目标句子中各个词之间的依赖关系，所述位置编码特征是：根据所述目标句子中各个词对应的相对位置编码特征和绝对位置编码特征确定的；

将所述隐藏状态特征、依赖关系图以及位置编码特征，输入预先训练好的图卷积神经网络中，得到所述方面词对应的情感分析结果；其中，所述预先训练好的图卷积神经网络是根据样本句子对应的隐藏状态特征，样本句子对应的依赖关系图，样本句子中各个词对应的位置编码特征，以及样本句子中方面词对应的真值情感分析结果训练得到的，所述真值情感分析结果包括：正向结果、中性结果以及负向结果。

可选地，所述基于相似结构数据集，对所述目标句子以及所述方面词进行聚合特征处理，得到所述目标句子对应的融合特征信息，包括：

从所述相似结构数据集中，获取与所述目标句子具有相似结构特征信息的数据子集；