[发明专利]分析语义情感的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种分析语义情感的方法，其特征在于，包括：

获取待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值；

根据所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值，通过两个并行运行的循环神经网络模型，得到所述待分析语句对应的隐式表达式，其中，所述隐式表达式融合了上下文的语义依赖关系；

将所述待分析语句对应的隐式表达式以及所述待分析语句对应的预设句子标签，输入语义情感分析分类器；

接收所述语义情感分析分类器对所述待分析语句的情感分析分类结果。

2.根据权利要求1所述的分析语义情感的方法，其特征在于，所述根据所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值，通过两个并行运行的循环神经网络模型，得到所述待分析语句对应的隐式表达式的步骤，包括：

按照所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值，将所述待分析语句拆分成树状结构，其中，所述树状结构包括叶子节点、子节点和根节点；

将第一叶子节点包含的分句，按照所述待分析语句的正向排序输入第一循环神经网络，将第二叶子节点包含的分句，按照所述待分析语句的逆向排序输入第二循环神经网络，其中，所述第一叶子节点和所述第二叶子节点为同属于任意一个指定子节点的一对叶子节点；

将所述第一循环神经网络输出的正向隐藏向量，乘以所述第二循环神经网络输出的逆向隐藏向量，得到所述指定子节点的矢量表达；

根据所述指定子节点的矢量表达，按照所述树状结构，依次递归计算至第一单词对应的根节点的矢量表达，其中，所述第一单词为重要性度量值最大时对应的单词；

将所述第一单词对应的根节点的矢量表达，作为所述待分析语句的隐式表达式。

3.根据权利要求2所述的分析语义情感的方法，其特征在于，所述按照所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值，将所述待分析语句拆分成树状结构的步骤，包括：

按照所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值，确定所述待分析语句中重要性度量值最大的第一单词；

以所述第一单词为分界点，将所述待分析语句拆分成第一子句和第二子句，其中，所述第一单词作为所述树状结构的根节点；

以所述第一子句中重要性度量值最大的第二单词为分界点，将所述第一子句拆分成第三子句和第四子句，以所述第二子句中重要性度量值最大的第三单词为分界点，将所述第二子句拆分成第五子句和第六子句，其中，所述第二单词和所述第三单词均为所述根节点的子节点；

按照所述第一子句和第二子句的拆分过程，拆分所述待分析语句至叶子节点，形成多层节点组成的树状结构，其中，所述叶子节点为不存在子节点的节点。

4.根据权利要求1所述的分析语义情感的方法，其特征在于，获取待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值的步骤，包括：

对待分析语句进行词嵌入以及位置编码，得到所述待分析语句中每个单词分别对应的向量表达；

将所述待分析语句中每个单词分别对应的向量表达，按照在所述待分析语句中的排序，依次输入自注意网络中，得到所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值。

5.根据权利要求4所述的分析语义情感的方法，其特征在于，所述对待分析语句进行词嵌入以及位置编码，得到所述待分析语句中每个单词分别对应的向量表达的步骤，包括：

根据第一计算公式计算指定单词经词嵌入后的第一向量，根据第二公式计算所述指定单词对应位置编码的第二向量；

根据所述第一向量和第二向量，通过第三计算公式计算得到所述指定单词对应的向量表达；

根据所述指定单词对应的向量表达的计算过程，计算所述待分析语句中每个单词分别对应的向量表达。

6.根据权利要求4所述的分析语义情感的方法，其特征在于，所述将所述待分析语句中每个单词分别对应的向量表达，按照在所述待分析语句中的排序，依次输入自注意网络中，得到所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值的步骤，包括：

将所述待分析语句中每个单词分别对应的向量表达，按照在所述待分析语句中的排序，依次输入自注意网络中；

通过调用所述自注意网络中的第四计算公式，分别计算所述待分析语句中每个单词分别对应的重要性度量值。