[发明专利]用于工业领域的人机对话情感分析方法及系统

说明书

本发明提供一种用于工业领域的人机对话情感分析方法及系统，所述人机对话情感分析方法包括：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待分析人机对话文本数据对应的情感类型。由于情感分类模型在训练过程中采用的人机对话文本数据样本是基于对工业领域的语料文本数据进行泛化得到，可以增加工业领域的语料文本数据量，进而增加人机对话文本数据样本量，使得情感分类模型具有充足的训练样本，保证了训练得到的情感分类模型的准确性以及稳定性，使情感分类模型得到的情感类型更加准确。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种用于工业领域的人机对话情感分析方法及系统。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术的迅速发展，在传统工业领域也越来越多的涌现出人机对话、智能客服相关的业务场景。在这些业务中，人机对话应用场景除了需要解答相关的高频业务问题，还需要进一步的分析在对话中用户对于相关产品、服务等蕴含的情感倾向。通过情感分析技术可以更精确的分析用户的倾向，提供更人性化和更友好的回复。

当前的情感分析技术主要用于舆情分析、商品评价以及智能客服聊天对话等领域。由于情感分析技术的实现依托于大量的行业背景知识以及大量的标注数据，而在工业领域的相关应用场景下，由于语料缺乏、专业术语较多，采用常用的情感分析技术其分析效果并不好。

因此，现急需提供一种用于工业领域的人机对话情感分析方法。

发明内容

本发明提供一种用于工业领域的人机对话情感分析方法及系统，用以解决现有技术中存在的缺陷。

本发明提供一种用于工业领域的人机对话情感分析方法，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。

根据本发明提供的一种用于工业领域的人机对话情感分析方法，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。

根据本发明提供的一种用于工业领域的人机对话情感分析方法，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。

根据本发明提供的一种用于工业领域的人机对话情感分析方法，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：