[发明专利]一种文本情绪预测方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及一种文本情绪预测方法及装置。

背景技术

对文本数据进行自动化情绪分析和预测是自然语言处理、情绪计算等人工智能技术的重要应用领域，其主要目的是应用自然语言处理技术和情绪计算技术，对读者阅读文本后可能触发的情绪类别进行预测。随着信息技术的不断发展和信息系统应用范围的不断深化，对文本数据进行自动化情绪分析和预测是提高企业生产效率和竞争优势的重要技术措施。

对于需要处理大量文本数据的行业而言，随着各类数字化业务的开拓，如何在浩如烟海的资料中预测用户对产品的可能触发的情绪，发掘用户的兴趣与需求都是大数据处理行业面对的直接挑战。但是，现有技术中，还没有一种可以有效预测读者对文本的阅读情绪的方法，如果以人工预测处理的方式对文本的包含的情绪类别进行分类预测，对大规模文本而言，会浪费极大的人力，导致分类效率低下。

发明内容

本申请提供一种文本情绪预测方法及装置，可以提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

根据本申请的第一方面，本申请提供一种文本情绪预测方法，包括：构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

根据本申请的第二方面，本申请提供一种文本情绪预测装置，包括：构建单元，用于构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；匹配单元，用于将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；分类单元，用于将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

本申请提供的文本情绪预测方法及装置，构建情绪匹配知识库，将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。在人工构建具有动作与对象标注的情绪匹配知识库的基础上，将待分类文本自动学习进行分类，提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图；

图2为本发明实施例的另一种方法流程图；

图3为发明实施例的装置结构示意图；

图4为发明实施例的另一种装置结构示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

在本申请实施例中，提供一种文本情绪预测方法及装置，可以提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

实施例一：

请参考图1，图1为本发明实施例一的方法流程图。如图1所示，一种文本情绪预测方法，可以包括以下步骤：

101、构建情绪匹配知识库。

情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，情绪匹配知识库用于与待分类文本进行匹配。本实施例的情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度。

上述句子可以从常用汉语词典、汉语知识库、大规模的微博、新闻等语料库中进行选取。

本申请实施例的句子是用于与待分类文本进行匹配的，句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事可以通过人工标注的方式实施。

102、将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征。

情绪特征包含待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事。

待分类文本的情绪类别以及情绪级别是通过与情绪匹配知识库匹配后得到的。具体的匹配过程可以通过句法分析树以及依存关系分析树等分析工具进行匹配。

103、将待分类文本的情绪特征进行分类。

分类后即可得到文本的情绪分类结果。本实施例中分类的结果表现为待分类文本包含的情绪类别及每个所述情绪类别的发生概率。一个实施例中，还可以将情绪类别的发生概率进行排序，最后还可以将排序后的结果显示给用户进行使用，从而达到对待分类文本的情绪进行分类和预测的目的。