[发明专利]一种情感分析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及人工智能领域，公开了一种情感分析方法、装置、电子设备及存储介质。本发明中，根据所述待分析文本中的任意两个词语同时出现的频率，计算所述两个词语的共现相似度，根据共现相似度和语义相似度构建词共现特征集；根据神经网络算法通过注意力机制对文本信息进行优化，根据所述优化后的文本信息和所述词共现特征集进行情感分析。通过以上方式，充分挖掘出文本中的所有方面词和方面词对应的情感极性，将针对方面类别的情感分析和针对方面词的情感分析结合起来，针对现实生活中的文本存在多种实体和多个方面表达不同情感的现象输出对文本中包含的每一个组合的情感，快速，精确的提供情感分析。

技术领域

本发明实施例涉及人工智能领域，特别涉及一种情感分析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

Ma等人提出使用情感词典的方法去进行情感分析任务，通过简单总结现有文本，构建情感词典或规则，利用词语本身的特点，套用到需要检测的文本上，得到文本对应的情感极性。该方法的流程一般为：首先对输入的数据进行预处理(数据清洗、去除停用词等)，接着对数据进行分词操作，然后将不同类型的词输入到模型中进行训练，最后根据判断规则，得到相应的情感输出。基于机器学习的文本情感分析，也可以有效的解决情感词典费时费力的问题。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题，情感词典的方法是一个费时费力的工作，针对特定领域还需加入专业性词汇，否则会导致分类效果很差，基于机器学习的文本情感分析对数据的质量要求过高，不同的数据质量获得的性能可能差距很大。当前网络评论信息存在特征维度较高、数据高度不平衡、数据缺失严重等数据问题，综合对比现有的基于情感词典和规则、基于机器学习、基于深度学习等方法，无法针对信息存在着高冗余、内容广、形式多等问题快速，精确的提供情感分析。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，使得充分挖掘出文本中的所有方面词和方面词对应的情感极性，针对方面类别的情感分析和针对方面词的情感分析结合起来，形成一个统一的框架同时解决俩种方面级情感分析任务，快速，精确的提供情感分析。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种情感分析方法，包括：获取待分析文本，根据所述待分析文本中的任意两个词语同时出现的频率，计算所述两个词语的共现相似度，计算所述两个词语的语义相似度，根据所述共现相似度和语义相似度计算所述两个词语的相似权值，根据所述相似权值，构建词共现特征集；根据神经网络算法计算所述待分析文本的文本信息，通过注意力机制对所述文本信息进行优化，根据所述优化后的文本信息和所述词共现特征集进行情感分析。

本发明的实施方式还提供了一种情感分析装置，包括：词共现特征集构建模块，用于获取待分析文本，根据所述待分析文本中的任意两个词语同时出现的频率，计算所述两个词语的共现相似度，计算所述两个词语的语义相似度，根据所述共现相似度和语义相似度计算所述两个词语的相似权值，根据所述相似权值，构建词共现特征集；注意力优化模块，用于根据神经网络算法计算所述待分析文本的文本信息，并将所述文本信息由注意力机制优化；情感分析模块，用于根据所述优化后的文本信息和所述词共现特征集进行情感分析。

本发明的实施方式还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的情感分析方法。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的情感分析方法。