[发明专利]用于工业领域的人机对话情感分析方法及系统

权利要求书

1.一种用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，包括：

获取待分析人机对话文本数据；

将所述待分析人机对话文本数据输入至情感分类模型，得到所述情感分类模型输出的所述待分析人机对话文本数据对应的情感类型；

其中，所述情感分类模型基于携带有情感类型标签的人机对话文本数据样本训练得到，所述人机对话文本数据样本基于对工业领域的语料文本数据进行泛化得到。

2.根据权利要求1所述的用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，所述人机对话文本数据样本通过如下方法得到：

对所述语料文本数据进行分词处理，并基于分词处理的结果以及所述工业领域的文本词典，对所述语料文本数据进行实体词替换，得到第一类语料文本数据；和/或，

对所述语料文本数据进行分词处理，并基于分词处理的结果以及所述工业领域的文本词典，对所述语料文本数据进行近义词替换，得到第二类语料文本数据；

基于所述语料文本数据，以及所述第一类语料文本数据和/或第二类语料文本数据，确定所述人机对话文本数据样本。

3.根据权利要求1或2所述的用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，所述将所述待分析人机对话文本数据输入至情感分类模型，得到所述情感分类模型输出的所述待分析人机对话文本数据对应的情感类型，具体包括：

将所述待分析人机对话文本数据输入至所述情感分类模型的向量转化层，得到所述向量转化层输出的所述待分析人机对话文本数据的向量表示；

将所述向量表示输入至所述情感分类模型的语义表征层，得到所述语义表征层输出的所述待分析人机对话文本数据的语义特征；

将所述语义特征输入至所述情感分类模型的分类层，得到所述分类层输出的所述待分析人机对话文本数据的情感类型。

4.根据权利要求3所述的用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，所述将所述向量表示输入至所述情感分类模型的语义表征层，得到所述语义表征层输出的所述待分析人机对话文本数据的语义特征，具体包括：

将所述向量表示输入至所述情感分类模型的语义表征层，由所述语义表征层基于多头注意力机制对所述向量表示进行特征提取，并输出所述待分析人机对话文本数据的语义特征。

5.根据权利要求3所述的用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，所述将所述待分析人机对话文本数据输入至所述情感分类模型的向量转化层，得到所述向量转化层输出的所述待分析人机对话文本数据的向量表示，具体包括：

将所述待分析人机对话文本数据输入至所述情感分类模型的向量转化层，由所述向量转化层确定所述待分析人机对话文本数据对应的Token序列，并基于所述Token序列得到所述待分析人机对话文本数据的Token向量、Token位置向量以及添加有标识符的语句向量。

6.根据权利要求3所述的用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，所述情感分类模型的训练方法包括：

对所述向量转化层以及所述语义表征层进行第一阶段训练；

基于所述人机对话文本数据样本中的训练样本，对所述分类层以及预训练得到的向量转化层、语义表征层进行第二阶段训练；

基于第二阶段训练的结果，确定所述情感分类模型。

7.根据权利要求6所述的用于工业领域的人机对话情感分析方法，其特征在于，所述基于第二阶段训练的结果，确定所述情感分类模型，具体包括：

基于所述人机对话文本数据样本中的测试样本，对第二阶段训练的结果进行测试，并基于测试的结果，确定所述情感分类模型。