[发明专利]文本数据的观点生成方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种文本数据的观点生成方法，其特征在于，包括：

获取待处理的目标文本数据；

通过监督式的机器学习模型提取所述目标文本数据的第一观点，基于无监督算法挖掘所述目标文本数据的第二观点；

根据所述第一观点所包含的字符和所述第二观点所包含的字符之间的关系，确定所述目标文本数据的候选评价主题和候选观点内容；

根据所述候选评价主题和所述候选观点内容，生成所述目标文本数据的观点。

2.根据权利要求1所述的文本数据的观点生成方法，其特征在于，基于无监督算法挖掘所述目标文本数据的第二观点，包括：

通过实体识别模型识别所述目标文本数据中包含的实体词和情感词；

挖掘所述目标文本数据中包含的主题词和观点词，得到置信度高于预定值的目标主题词和目标观点词；

根据所述实体词、所述情感词、所述目标主题词和所述目标观点词进行共现计算，以生成所述第二观点。

3.根据权利要求2所述的文本数据的观点生成方法，其特征在于，在根据所述实体词、所述情感词、所述目标主题词和所述目标观点词进行共现计算之前，还包括：

获取与所述目标文本数据具有关联关系的资料数据；

提取所述资料数据中所包含的实体名称，通过从所述资料数据中提取出的实体名称扩充所述实体词。

4.根据权利要求2所述的文本数据的观点生成方法，其特征在于，挖掘所述目标文本数据中包含的主题词和观点词，得到置信度高于预定值的目标主题词和目标观点词，包括：

根据所述目标文本数据中所包含的各个词的词性，确定所述目标文本数据中的候选主题词和候选观点词；

根据所述候选主题词和所述候选观点词之间的关系、各个所述候选主题词之间的关系和各个所述候选观点词之间的关系，构建二分图；

基于所述二分图计算各个所述候选主题词和各个所述候选观点词的置信度，并根据所述置信度确定所述目标主题词和目标观点词。

5.根据权利要求1所述的文本数据的观点生成方法，其特征在于，根据所述第一观点所包含的字符和所述第二观点所包含的字符之间的关系，确定所述目标文本数据的候选评价主题和候选观点内容，包括：

根据所述第一观点所包含的第一评价主题的字符和所述第二观点所包含的第二评价主题的字符之间的关系，确定所述目标文本数据的候选评价主题；

根据所述第一观点所包含的第一观点内容的字符和所述第二观点所包含的第二观点内容的字符之间的关系，确定所述目标文本数据的候选观点内容。

6.根据权利要求5所述的文本数据的观点生成方法，其特征在于，根据所述第一观点所包含的第一评价主题的字符和所述第二观点所包含的第二评价主题的字符之间的关系，确定所述目标文本数据的候选评价主题，包括：

若所述第一评价主题的字符与所述第二评价主题的字符之间存在包含关系，则将所述第一评价主题和所述第二评价主题中字符数量最多的作为所述候选评价主题；

若所述第一评价主题的字符与所述第二评价主题的字符之间存在交叉关系，则将所述第一评价主题的字符和所述第二评价主题的字符进行拼接，以得到所述候选评价主题。

7.根据权利要求5所述的文本数据的观点生成方法，其特征在于，根据所述第一观点所包含的第一观点内容的字符和所述第二观点所包含的第二观点内容的字符之间的关系，确定所述目标文本数据的候选观点内容，包括：

若所述第一观点内容的字符与所述第二观点内容的字符之间存在包含关系，则将所述第一观点内容和所述第二观点内容中字符数量最多的作为所述候选观点内容；

若所述第一观点内容的字符与所述第二观点内容的字符之间存在交叉关系，则将所述第一观点内容的字符和所述第二观点内容的字符进行拼接，以得到所述候选观点内容。