[发明专利]评论文本情感倾向分析方法及装置

权利要求书

1.一种评论文本情感倾向分析方法，其特征在于，包括：

获取待分析评论文本，并提取所述待分析评论文本中的多个目标特征对象；

从预设的特征词典中确定每个所述目标特征对象对应的目标特征，得到目标特征集合，其中，所述特征词典中包括多个特征对象与多个特征间的映射关系；

对于每个所述目标特征对象，基于所述待分析评论文本、所述目标特征对象和所述目标特征对象对应的目标特征，构建所述目标特征对象对应的目标特征文本；

分别对每个所述目标特征文本进行细粒度情感分析，得到多个情感倾向分析子结果；

基于所述多个情感倾向分析子结果确定所述待分析评论文本的目标情感倾向分析结果，其中，所述目标情感倾向分析结果用于反映所述目标特征集合中每种所述目标特征的目标情感倾向极性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述待分析评论文本中的多个目标特征对象，包括：

利用预设的特征提取模型提取所述待分析评论文本中的多个所述目标特征对象，得到目标特征对象集合；

其中，所述特征提取模型是基于历史评论文本，通过双向特征表示的预训练语言模型以及条件随机场算法训练得到的模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的特征词典中确定每个所述目标特征对象对应的目标特征，得到目标特征集合，包括：

利用预设的特征统一模型从所述特征词典中确定每个所述目标特征对象对应的所述目标特征，得到所述目标特征集合；

其中，所述特征统一模型中包括文本相似度分析模型和所述特征词典，所述文本相似度分析模型是基于历史评论文本，通过卷积神经网络算法训练得到的模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用预设的特征统一模型从所述特征词典中确定每个所述目标特征对象对应的所述目标特征，包括：

对于任一所述目标特征对象，利用所述文本相似度分析模型将所述目标特征对象与所述特征词典中的多个特征对象进行比较；

在所述特征词典中存在与所述目标特征对象相同的第一特征对象时，将所述第一特征对象对应的特征作为所述目标特征对象对应的所述目标特征；

在所述特征词典中不存在与所述目标特征对象相同的所述第一特征对象时，确定所述特征词典中与所述目标特征对象相似度最高的第二特征对象，将所述第二特征对象对应的特征作为所述目标特征对象对应的所述目标特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个所述目标特征对象，基于所述待分析评论文本、所述目标特征对象和所述目标特征对象对应的目标特征，构建所述目标特征对象对应的目标特征文本，包括：

对于每个所述目标特征对象，基于所述目标特征对象在所述待分析评论文本中的位置，将所述待分析评论文本划分为前半段评论文本和后半段评论文本；

基于所述前半段评论文本、所述后半段评论文本、所述目标特征对象和所述目标特征对象对应的目标特征，构建所述目标特征对象对应的目标特征文本；

其中，所述目标特征文本中还包括：语义表征符、文本分隔符、用于反映所述目标特征对象在所述待分析评论文本中的位置的位置标识符和用于反映所述目标特征对象和所述目标特征间的映射关系的映射关系标识符。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对每个所述目标特征文本进行细粒度情感分析，得到多个情感倾向分析子结果，包括：

利用预设的情感分析模型分别对每个所述目标特征文本进行细粒度情感分析，得到多个情感倾向分析子结果，其中，每个所述情感倾向分析子结果中包括多种情感倾向极性的置信度，所述情感倾向极性至少包括以下之一：积极、中立、消极；

其中，所述情感分析模型是基于历史评论文本，通过双向特征表示的预训练语言模型训练得到的模型。