[发明专利]一种文本情绪分析方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910554005.1 | 申请日： | 2019-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110276076A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 单斌 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王娇娇 |
| 地址： | 100080 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了文本情绪分析方法、装置及设备，先将待处理文本转换为对应的文本向量，再将文本向量输入至预选训练得到的文本情绪分类模型得到该待处理文本的目标情绪类别。其中文本情绪分类模型包括特征提取网络和分类网络，利用特征提取网络从文本向量中提取得到能够表征待处理文本的语义内容的语义特征向量并输入至分类网络；再由分类网络对语义特征向量进行分析最终得到该待处理文本的目标情绪类别。其中，文本情绪分类模型预先利用文本训练样本训练后能够输出细粒度情绪的类别，如高兴、悲伤、生气、喜欢、惊讶、平淡等。与只能输出情绪极性的方案相比，该装置能够识别出待处理文本所表达的细粒度情绪，同时扩大了文本情绪分析方法的应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 情绪 分类模型 分类网络 情绪分析 文本向量 装置及设备 特征提取 语义特征 细粒度 向量 文本训练 文本转换 样本训练 语义内容 输出 网络 应用 分析 | ||
【主权项】：
1.一种文本情绪分析方法，其特征在于，包括：基于词向量模型，将所述待处理文本映射为文本向量；基于预先训练得到的文本情绪分类模型中基于注意力机制的单层双向GRU网络，从所述文本向量中提取得到语义特征向量；基于所述文本情绪分类模型中的分类网络，对所述语义特征向量进行分析得到所述待处理文本所属的目标情绪类别。
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