[发明专利]舆情文本中企业实体的情感预测方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种舆情文本中企业实体的情感预测方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预先配置的情感问题模板，对舆情文本中的待预测的企业实体进行扩展，以获得所述待预测的企业实体的情感问题文本；

基于所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据和所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据，对所述情感问题文本与所述舆情文本进行语义交互处理，以获得所述情感问题文本与所述舆情文本的语义交互数据；

通过企业实体情感预测模型，基于所述情感问题文本与所述舆情文本的语义交互数据，预测所述待预测的企业实体所属的情感极性。

2.根据权利要求1所述的舆情文本中企业实体的情感预测方法，其特征在于，所述基于预先配置的情感问题模板，对舆情文本中的待预测的企业实体进行扩展，以获得所述待预测的企业实体的情感问题文本，包括：

将所述待预测的企业实体代入所述预先配置的情感问题模板，以生成所述待预测的企业实体的情感问题文本。

3.根据权利要求1所述的舆情文本中企业实体的情感预测方法，其特征在于，所述基于所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据和所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据，对所述情感问题文本与所述舆情文本进行语义交互处理，以获得所述情感问题文本与所述舆情文本的语义交互数据，包括：

确定所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据与所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据的差的绝对值、所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据与所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据的乘积，以及所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据与所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据的拼接数据；

基于所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据与所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据的差的绝对值、所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据与所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据的乘积，以及所述情感问题文本中的字符的语义特征表征数据与所述舆情文本中的字符的语义特征表征数据的拼接数据，确定所述情感问题文本中的字符与所述舆情文本中的字符的语义交互数据；

基于所述情感问题文本中的字符与所述舆情文本中的字符的语义交互数据，确定所述情感问题文本与所述舆情文本的语义交互数据。

4.根据权利要求1所述的舆情文本中企业实体的情感预测方法，其特征在于，所述基于预先配置的情感问题模板，对舆情文本中的待预测的企业实体进行扩展之前，所述方法还包括：

使用企业实体字典树，对所述舆情文本进行企业实体挖掘，以获得所述舆情文本中的第一企业实体；

通过企业实体识别模型，对所述舆情文本进行企业实体识别，以获得所述舆情文本中的第二企业实体；

基于所述舆情文本中的第一企业实体和所述舆情文本中的第二企业实体，确定所述舆情文本中的所述待预测的企业实体。

5.根据权利要求4所述的舆情文本中企业实体的情感预测方法，其特征在于，所述确定所述舆情文本中的所述待预测的企业实体之后，所述方法还包括：

确定所述待预测的企业实体在所述舆情文本中的出现频次或者所述待预测的企业实体在所述舆情文本中以第一人称视角出现的频次；

基于所述待预测的企业实体在所述舆情文本中的出现频次或者所述待预测的企业实体在所述舆情文本中以第一人称视角出现的频次，确定所述待预测的企业实体与所述舆情文本的相关性；

基于所述待预测的企业实体与所述舆情文本的相关性，确定最终的待预测的企业实体。

6.根据权利要求1所述的舆情文本中企业实体的情感预测方法，其特征在于，所述基于预先配置的情感问题模板，对舆情文本中的待预测的企业实体进行扩展之前，所述方法还包括：

使用垃圾语料词集合，判断所述舆情文本的质量；

若根据所述舆情文本的质量确定所述舆情文本为垃圾舆情，则对所述舆情文本执行过滤处理；

若根据所述舆情文本的质量确定所述舆情文本为有效舆情，则执行所述基于预先配置的情感问题模板，对舆情文本中的待预测的企业实体进行扩展，以获得所述待预测的企业实体的情感问题文本的步骤。