[发明专利]中文网络话题评论文本语义倾向分析的方法及装置

摘要

本发明公开了一种中文网络话题评论文本语义倾向分析的方法及装置。该方法包括对中文网络话题评论文本进行分词和分句，获得结果序列；对结果序列进行句法分析和语法分析，获得评价对象；对结果序列进行句式分析，确定评论文本中的单句和复句，并判断组成复句的各个单句之间的关系，并确定句式分析的第一情感倾向值；针对结果序列中的每个句子，根据评价对象和预设的短语搭配模式提取每个句子中的情感短语，并计算情感短语的第二情感倾向值；根据第一情感倾向值及第二情感倾向值，计算评论文本中的每个句子的第三情感倾向值；根据第三情感倾向值确定评论文本的文本情感倾向值。本发明提高了网络话题评论文本的语义倾向分析的准确率和召回率。

主权项

一种中文网络话题评论文本语义倾向分析的方法，其特征在于，所述方法包括：对中文网络话题评论文本进行分词和分句，获得结果序列；对所述结果序列进行句法分析和语法分析，获得评价对象；对所述结果序列进行句式分析，确定所述评论文本中的单句和复句，并判断组成复句的各个单句之间的关系，根据所述评论文本中的单句和组成复句的各个单句之间的关系确定句式分析的第一情感倾向值；针对所述结果序列中的每个句子，根据所述评价对象和预设的短语搭配模式提取每个句子中的情感短语，并根据所述短语搭配模式的权重计算所述情感短语的第二情感倾向值；根据所述第一情感倾向值及第二情感倾向值，计算所述评论文本中的每个句子相对于评价对象的第三情感倾向值；根据第三情感倾向值确定所述评论文本的文本情感倾向值；其中，对所述结果序列进行句法分析和语法分析，获得评价对象，包括：利用语言技术平台LTP对所述评论文本中的句子进行句法分析，得到依存句法分析树，其中，所述依存句法分析树包括主谓结构SBV、动宾结构VOB和/或定中结构ATT；查找句子中的SBV关系对，在所述SBV关系对中，当谓语为形容词时，主语为评价对象；当谓语为动词时，查找句子中含有所述动词的VOB关系对，在所述VOB关系对中，当宾语为名词或者名词短语时，宾语为评价对象；当句子中没有SBV关系对时，查找VOB关系对，在所述VOB关系对中，当谓语情感倾向值不为0且宾语为名词时，宾语为评价对象；当句子中没有SBV关系对和VOB关系对时，查找ATT关系对，当所述ATT关系对修饰的词语为名词，且定语的情感倾向值不为0时，所述定语修饰的词语为评价对象；当句子中没有SBV关系对、VOB关系对和ATT关系对时，利用语法分析提取出名词或者名词短语，在该名词或者名词短语所在的句子中如果存在具有情感倾向的词语，则该名词或者名词短语为评价对象。