[发明专利]一种同时针对多个命名实体的精准情感信息提取方法在审
| 申请号： | 201811283232.7 | 申请日： | 2018-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109472026A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 杨可静;陈钟;李青山;吴振豪;兰云飞;高健博;王晓青 | 申请（专利权）人： | 北京国信云服科技有限公司;北京大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/36 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 刘晓岚 |
| 地址： | 100094 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种同时针对多个命名实体的精准情感信息提取方法，涉及自然语言处理技术领域。该方法首先对实体识别的语料库进行BIO标注，作为训练数据，对语料库中的字进行词向量化处理；搭建BiLSTM‑CRF实体识别模型及建立实体数据库，实现对测试文本进行命名实体的提取；对测试文本进行分析，得到分词结果、词性标注结果及句法分析树；根据分词结果和句法分析树，将测试文本转为图结构，并对边的权值进行修正；计算文本中所有词到该实体的距离，并且按照距离进行相关度排序；根据词性对情感词结果进行筛选，得到与特定实体相关的情感词。本发明提供同时针对多个命名实体的精准情感信息提取方法，能够准确的实现针对特定实体的、细粒度的情感信息提取。 | ||
| 搜索关键词： | 命名实体 情感信息 测试文本 句法分析树 分词结果 实体识别 情感词 语料库 自然语言处理技术 实体数据库 词性标注 训练数据 图结构 细粒度 相关度 向量化 词性 对边 标注 排序 文本 筛选 修正 分析 | ||
【主权项】：
1.一种同时针对多个命名实体的精准情感信息提取方法，其特征在于：采用基于双向LSTM模型的实体识别算法，针对识别出的实体进行句法分析，从文本中抽取出与该实体相关的、具有情感倾向性的词语，以进行针对特定实体的精准情感分析。
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