[发明专利]针对文本数据进行情感分析的方法、装置及相关设备

权利要求书

1.一种针对文本数据进行情感分析的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收到情感标签的待识别文本时，将所述待识别文本转换为字序列；

判断所述字序列包含的字数是否小于预设值，若是，则判断对应的待识别文本的情感标签为中性；

当所述字序列包含的字数大于等于所述预设值时，获取预先构建的携带有情感标签的关键字词表；

判断所述词表的关键字中是否包含有所述字序列中的词语，若是，则将对应关键字的情感标签确定为所述待识别文本的情感标签；

当所述关键字词表中不包含所述字序列中的词语时，通过预先训练好的问题识别模型对所述字序列进行识别，判断所述字序列对应的待识别文本是否为问题语句；

当判断出所述待识别文本为问题语句时，判断所述待识别文本的情感标签为中性；

当判断出所述待识别文本为非问题语句时，通过预先训练好的情感预测模型对所述字序列进行预测，得到与所述字序列相对应的正情感标签的概率和负情感标签的概率，所述正情感标签的概率和所述负情感标签的概率之和为1；

判断预先构建的情感词典中是否包含有所述字序列中的情感词语，若是，则将所述正情感标签的概率和所述负情感标签的概率中的较大值对应的情感标签确定为所述待识别文本的情感标签；

当所述情感词典中不包含所述字序列中的情感词语时，计算所述正情感标签的概率和所述负情感标签的概率的差值的绝对值；

当计算的所述绝对值小于预设差值时，判断所述待识别文本的情感标签为中性；

当计算的所述绝对值大于等于所述预设差值时，将所述正情感标签的概率和所述负情感标签的概率中的较大值对应的情感标签确定为所述待识别文本的情感标签。

2.根据权利要求1所述的针对文本数据进行情感分析的方法，其特征在于，所述关键字词表包括携带有正情感标签的正情绪语料词表、携带有负情感标签的负情绪语料词表和携带有中性情感标签的中性语料词表，所述判断所述词表的关键字中是否包含有所述字序列中的词语，若是，则将对应关键字的情感标签确定为所述待识别文本的情感标签的步骤包括：

判断所述中性语料词表的关键字中是否包含有所述字序列中的词语，若是，则判断所述待识别文本的情感标签为中性；

当所述中性语料词表的关键字中不包含所述字序列中的词语时，判断所述正情绪语料词表的关键字中是否包含有所述字序列中的词语，若是，则判断所述待识别文本的情感标签为正情感；

当所述正情绪语料词表的关键字中不包含所述字序列中的词语时，判断所述负情绪语料词表的关键字中是否包含有所述字序列中的词语，若是，则判断所述待识别文本的情感标签为负情感。

3.根据权利要求1所述的针对文本数据进行情感分析的方法，其特征在于，训练所述情感预测模型的步骤包括：

获取情感语料训练样本，对所述情感语料训练样本进行预处理，得到情感语料训练样本集；

获取所述情感语料训练样本集中每个所述情感语料训练样本的字序列；

通过所述字序列对所述情感预测模型进行训练，当所述情感预测模型的损失函数收敛时，得到训练好的情感预测模型。

4.根据权利要求3所述的针对文本数据进行情感分析的方法，其特征在于，所述对所述情感语料训练样本进行预处理的步骤包括：

识别所述情感语料训练样本中否定词的个数；

当所述否定词的个数为偶数时，剔除所述情感语料训练样本中包含的否定词。

5.根据权利要求1至4任一项所述的针对文本数据进行情感分析的方法，其特征在于，在所述将所述待识别文本转换为字序列的步骤之前，所述方法还包括：

对所述待识别文本进行预处理；

所述将所述待识别文本转换为字序列的步骤进一步包括：

将预处理后的所述待识别文本转换为字序列。