[发明专利]一种基于认知评价理论的汉语文本情感识别方法

权利要求书

1.一种基于认知评价理论的汉语文本情感识别方法，包括下列步骤：

1)使用自然语言处理工具对汉语文本进行预处理，得到句子成分之间的依存关系；

2)根据情感识别变量的确定方法确定句子所包含的情感识别变量并将句子成分赋值给情感识别变量；

3)根据情感识别变量的赋值方法确定情感识别变量的取值；

4)根据情感规则确定句子表达的情感类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3)还包括对HowNet常识库的义原添加情感极性标注，根据词语情感极性的赋值方法得到词语的情感极性。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中情感识别变量包括：Emotion_subject(情感主体)、Subject_polarity(主体极性)、Object_polarity(事物极性)、Event_polarity(事件极性)、Event_status(事件状态)、Action_polarity(行为极性)和Self_reaction(自身反应)。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中情感识别变量的确定方法包括：情感主体考察句子的主语部分，根据主语的特征进行赋值，第一人称赋值为self，其它人称赋值为other，非人称的事物赋值为object；主体极性考察取值为other的情感主体及其相关的定语修饰词；事物极性考察取值为object的情感主体及其相关的定语修饰词；事件极性和行为极性均考察句子的谓语部分和宾语部分组成的结构；事件状态考察句子中的状语部分；自身反应考察句子中具有明显情感倾向的词语。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，词语情感极性的赋值方法包括：对HowNet中所有义原的极性进行标注，分为正面、负面、中性和无极性4种；并采用下述公式得到词语的情感极性：其中Orientation(W)表示词语W的情感极性，其值为正表示正面情感，为负表示负面情感，为零表示中性情感，n表示词语W包含的义原总个数，S_i表示词语W的第i个义原，Polarity(S_i)表示义原S_i的极性，其中正面赋值1，负面赋值-1，中性和无极性赋值为0，α_i表示义原S_i在词语W情感极性中的权重，主要针对HowNet中采用动态角色与特征标注的复杂词语，取值为0或1。