[发明专利]基于文本的数据分析方法和装置

权利要求书

1.一种基于文本的数据分析方法，包括：

获取目标文本，所述目标文本包括第一分词，所述第一分词归属于属性词，所述第一分词的数量为至少两个；

获取与所述第一分词对应的第一联合标签，所述第一联合标签指示对应的第一语义倾向；以及

基于所述第一联合标签，获取所述目标文本的文本语义倾向，其中，所述文本语义倾向与所述第一语义倾向相关；

其中，所述目标文本包括第二分词，所述第二分词至少包括所述第一分词，所述获取与所述第一分词对应的第一联合标签包括：

获取所述目标文本的词索引序列，所述词索引序列指示所述第二分词在所述目标文本中的位置；

基于所述词索引序列，获取所述第二分词对应的第二联合标签；以及

基于所述第二联合标签，获取所述第一联合标签，联合标签包括指示分词是否为属性词的属性标签和分词对应的语义倾向的联合；

并且其中，所述基于所述词索引序列，获取所述第二分词对应的第二联合标签包括：

获取所述第二分词的第一概率，所述第一概率指示：与第一属性标签和第二语义倾向对应的概率；

获取所述第二分词的第二概率，所述第二概率指示：与第二属性标签对应的概率，其中，所述第二概率中的最大值与所述第二属性标签中的第三属性标签对应；

基于所述第一概率和所述第二概率，获得所述第二分词的第三概率，所述第三概率指示：与所述第二属性标签和第三语义倾向对应的概率，所述第三概率中的最大值与所述第三语义倾向和所述第三属性标签对应；以及

基于所述第三概率，获取所述第二联合标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一概率和所述第二概率，获得所述第二分词的第三概率包括：

获取所述第三属性标签和所述第三语义倾向之间的对应关系；以及

基于所述第一概率、所述第二概率以及所述对应关系，获取所述第三概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第三属性标签包括其他词标签，所述其他词标签指示不属于属性词的第三分词，以及所述语义倾向包括中立倾向，其中所述对应关系包括指示其他词标签仅与所述中立倾向对应的其他词标签与中立倾向对应关系。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述获取所述第二分词的第一概率包括：

获取所述第二分词的联合标签向量，所述联合标签向量的维数与所述对应关系的数量对应，并且其中，所述获取所述第二分词的第二概率包括：

获取所述第二分词的属性标签向量，所述属性标签向量的维数与所述属性标签的数量对应；并且其中，所述获取所述第三概率包括：

基于所述对应关系，获取标签继承矩阵，其中所述标签继承矩阵的行数与所述属性标签向量的维数对应，所述标签继承矩阵的列数与所述联合标签向量的维数对应；

基于所述属性标签向量和所述标签继承矩阵，获得第一属性标签向量，所述第一属性标签向量与所述联合标签向量具有相同的维数；以及

基于所述第一属性标签向量与所述联合标签向量，获取增强联合标签向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取所述第二分词的属性标签向量包括：

对所述词索引序列执行属性词抽取，以获取所述属性标签向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述获取所述第二分词的联合标签向量包括：

对所述词索引序列执行属性语义倾向分析，以获取所述联合标签向量。

7.根据权利要求2或3所述的方法，其中，

所述第三属性标签包括：属性词起始标签B、属性词中间标签I、以及其他词标签O；

所述第三语义倾向包括：积极倾向POS、消极倾向NEG、以及中立倾向NEU；以及

所述对应关系还包括：属性词起始标签与积极倾向对应关系B-POS、属性词起始标签与消极倾向对应关系B-NEG、属性词起始标签与中立倾向对应B-NEU、属性词中间标签与积极倾向对应关系I-POS、属性词中间标签与消极倾向对应关系I-NEG以及属性词中间标签与中立倾向对应关系I-NEU。