[发明专利]一种面向产品属性的观点倾向性分析方法及系统在审
| 申请号： | 201910480857.0 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110362817A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 刘全超;胡玥 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/33;G06F16/35;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向产品属性的观点倾向性分析方法及系统。该方法主要包括：面向互联网产品评论数据集的预训练词嵌入模型；生成依赖产品属性的深层语义表示；基于词语空间信息和交互式注意力网络的识别影响产品属性观点倾向性的语义信息；面向产品属性的句子级观点倾向性分类器实现。另外实现了基于上述技术的面向产品评论的观点信息检索系统。本发明运用深度学习技术手段设计了依赖产品属性的深层语义表示，运用文本序列中词语的空间信息和交互式注意力网络，实现了面向产品属性的句子级观点倾向性分析方法，并运用上述相关技术实现了面向产品评论数据集的产品属性观点信息检索系统，提高了用户兴趣点(产品及产品属性)的观点信息精准查询。 | ||
| 搜索关键词： | 产品属性 倾向性分析 观点信息 检索系统 产品评论 空间信息 语义表示 倾向性 句子 注意力 词语 互联网产品 技术实现 技术手段 评论数据 文本序列 影响产品 用户兴趣 语义信息 分类器 数据集 嵌入 网络 查询 学习 | ||
【主权项】：
1.一种面向产品属性的观点倾向性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过预训练词嵌入模型将输入句子及其对应的评价对象中的词语映射到高维向量空间，得到词向量；2)利用所述词向量，使用神经网络模型对评价对象及其所在的输入句子的上下文内容进行建模，并将输入句子中每个词语相对于评价对象的距离信息进行词语位置信息编码；3)利用所述神经网络模型的输出结果和所述词语位置编码，通过注意力机制获得带有注意力权重的句子向量表示和评价对象向量表示；4)根据所述带有注意力权重的句子向量表示和评价对象向量表示，计算评价对象的观点倾向性分析结果的概率分布，从而获得观点倾向性分析结果。
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