[发明专利]一种用于预测人物角色情绪的方法和装置

说明书

本申请提供了一种用于预测人物角色情绪的方法，所述方法包括：通过LTP对目标文字作品进行分词处理，得到多个分词，使用词嵌入技术获取每个分词的词向量特征表示；使用LTP对所述目标文字作品进行句法及语义分析，获取所述每个分词对应的句法标签属性及语义标签属性，并获取所述句法标签属性的类别嵌入表示以及所述语义标签属性的类别嵌入表示；将所述词向量特征表示、所述句法标签属性的类别嵌入表示以及所述语义标签属性的类别嵌入表示联合输入至已训练的情绪预测模型，输出所述目标文字作品对应的情绪预测结果，其中，所述情绪预测结果包括一个或多个人物角色及每个人物角色的情绪分类结果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于预测人物角色情绪的技术方案。

背景技术

随着时代的发展，基于文本的情感分析所应用的领域也越来越广泛，现有的文本情感分析主要可分为以下几类：1)在社交媒体领域，通过基于文本的情感分析从用户在社交媒体上发布的文本内容中识别用户情绪观点，但其仅能得到一个句子里表达的情感极性是正向还是负向，而并不关心情感的主体；2)在电商领域，通过基于文本的情感分析从用户针对某个电商产品的评论中分析用户的好恶，其仅关注用户评价的观点；3)在文字作品领域，通过基于文本的情感分析从文字作品中对其中的角色进行情绪的提取和识别，目前通常是基于情感词典来定位情感词，得到情感词之后再确定其对应的角色，而基于定位方式的不同可采用不同的方案，例如，基于滑动窗口处理，在一个固定的窗口内来查找某个情绪词所属的人物，又例如，在词法分析后通过句子结构的主谓关系、动宾关系来确定某人物的情绪词。然而，现有针对文字作品的上述方案无法处理长句或者是句法表示复杂的句子中情绪的主体。

发明内容

本申请的目的是提供一种用于预测人物角色情绪的技术方案，该方案能够从高层语义的目标文字作品中，对其所涉及的各个人物角色进行情感提取，从而保证针对目标文字作品中后续的人物角色的情感量化分析的准确性。

根据本申请的一个实施例，提供一种用于预测人物角色情绪的方法，其中，所述方法包括：

通过LTP(Language Technology Platform，语言技术平台)对目标文字作品进行分词处理，得到多个分词，使用词嵌入技术获取每个分词的词向量特征表示；

使用LTP对所述目标文字作品进行句法及语义分析，获取所述每个分词对应的句法标签属性及语义标签属性，并获取所述句法标签属性的类别嵌入表示以及所述语义标签属性的类别嵌入表示；

将所述词向量特征表示、所述句法标签属性的类别嵌入表示以及所述语义标签属性的类别嵌入表示联合输入至已训练的情绪预测模型，输出所述目标文字作品对应的情绪预测结果，其中，所述情绪预测结果包括一个或多个人物角色及每个人物角色的情绪分类结果。

根据本申请的另一个实施例，还提供了一种用于预测人物角色情绪的装置，其中，所述装置包括：

用于通过LTP对目标文字作品进行分词处理，得到多个分词，使用词嵌入技术获取每个分词的词向量特征表示的装置；

用于使用LTP对所述目标文字作品进行句法及语义分析，获取所述每个分词对应的句法标签属性及语义标签属性，并获取所述句法标签属性的类别嵌入表示以及所述语义标签属性的类别嵌入表示的装置；

用于将所述词向量特征表示、所述句法标签属性的类别嵌入表示以及所述语义标签属性的类别嵌入表示联合输入至已训练的情绪预测模型，输出所述目标文字作品对应的情绪预测结果的装置，其中，所述情绪预测结果包括一个或多个人物角色及每个人物角色的情绪分类结果。

根据本申请的另一个实施例，还提供了一种计算机设备，其中，所述计算机设备包括：存储器，用于存储一个或多个程序；一个或多个处理器，与所述存储器相连，当所述一个或多个程序被所述一个或者多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如下操作：