[发明专利]一种网络舆情的情感极性分析方法和装置有效

专利信息
申请号: 201811003419.7 申请日: 2018-08-30
公开(公告)号: CN109446404B 公开(公告)日: 2022-04-08
发明(设计)人: 汪自立;臧冬松;唐文杰;康钰于;聂离乡 申请(专利权)人: 中国电子进出口有限公司
主分类号: G06F40/117 分类号: G06F40/117;G06F16/332;G06F40/30;G06F16/9535;G06K9/62
代理公司: 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 代理人: 邱晓锋
地址: 100036 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种网络舆情的情感极性分析方法和装置。社交媒体情感极性广泛应用于网络舆情监控系统中,但在实际应用中,由于无舆情价值的信息干扰,传统方法存在识别准确率低的问题。本发明通过预先对社交媒体文本进行处理,过滤掉不被公众关注的文本。再通过三种不同预先训练后的模型,提取情感特征值,然后通过一个预先训练后的线性分类器,最终预测文本所属情感类别。在实际运用中,由于能有效过滤无舆情价值信息,并从三个层次抽取文本情感特征,使得本发明在网络舆情情感极性层面上和单个文本情感极性识别精度层面上均有提升。
搜索关键词: 一种 网络 舆情 情感 极性 分析 方法 装置
【主权项】:
1.一种网络舆情的情感极性分析方法,其特征在于,包括以下步骤:对待分析舆情信息进行文本特征提取;将提取的文本特征输入预先训练好的舆情价值判别模型,输出文本舆情价值的概率;当舆情价值的概率大于或等于预先设定的阈值则进行下一步,否则将文本标记为不具有舆情价值信息并停止其的情感极性分析;通过多种预先训练好的情感特征模型从不同层面对文本的情感特征进行抽取;将抽取的情感特征输入预先训练好的情感极性判别模型,输出情感极性的概率分布,选择最大概率的情感极性作为文本的情感极性。
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