[发明专利]基于负二项模型对情感分析模型效果的监测方法和装置在审
申请号: | 202310030628.5 | 申请日: | 2023-01-10 |
公开(公告)号: | CN116127293A | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
发明(设计)人: | 刘强;李巧;陈文婷;曹艳卿;鲍晓;潘绍力;赵承康 | 申请(专利权)人: | 国家电网有限公司华东分部 |
主分类号: | G06F18/21 | 分类号: | G06F18/21;G06F18/25;G06F18/214;G06F18/24 |
代理公司: | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人: | 刘丽颖 |
地址: | 200120 上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 负二项 模型 情感 分析 效果 监测 方法 装置 | ||
1.一种基于负二项模型对情感分析模型效果的监测方法,包括:
利用第一训练语料样本集合和情感分析模型,得到所述第一训练语料样本集合中各个第一训练语料样本对应的情感标签,得到第一情感标签集合;
利用第二训练语料样本集合和所述情感分析模型,得到所述第二训练语料样本集合中各个第二训练语料样本对应的情感标签,得到第二情感标签集合;
计算所述第一情感标签集合和所述第二情感标签集合中各个情感标签分别对应的比例;
基于所述第一情感标签集合中各个情感标签对应的比例和所述第二情感标签集合中各个情感标签对应的比例之间每个情感标签的差值,生成所述情感分析模型的效果信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于第三训练语料样本集合对所述情感分析模型进行训练,得到更新后情感分析模型;
利用所述第三训练语料样本集合和所述更新后情感分析模型,得到所述第三训练语料样本集合中各个第三训练语料样本对应的情感标签,得到第三情感标签集合;
利用第四训练语料样本集合和所述更新后情感分析模型,得到所述第四训练语料样本集合中各个第四训练语料样本对应的情感标签,得到第四情感标签集合;
计算所述第三情感标签集合和所述第四情感标签集合中各个情感标签分别对应的比例;
基于所述第三情感标签集合中各个情感标签对应的比例和所述第四情感标签集合中各个情感标签对应的比例之间每个情感标签的差值,生成所述更新后情感分析模型的效果信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述第一情感标签集合中各个情感标签对应的比例和所述第二情感标签集合中各个情感标签对应的比例之间每个情感标签的差值和第一预设阈值,对所述情感分析模型进行验证;
基于所述第三情感标签集合中各个情感标签对应的比例和所述第四情感标签集合中各个情感标签对应的比例之间每个情感标签的差值和第二预设阈值,对所述更新后情感分析模型进行验证;
响应于所述情感分析模型和所述更新后情感分析模型的验证结果满足预设条件,将所述更新后情感分析模型作为目标情感分析模型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
响应于所述情感分析模型和所述更新后情感分析模型的验证结果不满足所述预设条件,利用所述第三情感标签集合重新训练所述情感分析模型,得到新的更新后情感分析模型;
利用所述第三情感标签集合、所述第四情感标签集合和所述第二预设阈值对所述新的更新后情感分析模型进行验证;
确定所述情感分析模型和所述新的更新后情感分析模型的验证结果是否满足所述预设条件;
响应于所述情感分析模型和所述新的更新后情感分析模型的验证结果满足所述预设条件,将所述新的更新后情感分析模型作为所述目标情感分析模型。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
利用爬虫技术获取所述第二训练语料样本集合和所述第四训练语料样本集合。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一训练语料样本集合中的第一训练语料样本的数量与所述第二训练语料样本集合中第二训练语料样本的数量满足第一预设条件,所述第三训练语料样本集合中的第三训练语料样本的数量与所述第四训练语料样本集合中第四训练语料样本的数量满足所述第一预设条件。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述情感标签集合中情感标签为正的文本的数量和情感标签为负的文本的数量满足第二预设条件。
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