[发明专利]一种基于情感分析在线热点事件跟踪及分析的方法

摘要

本发明公开了一种基于情感分析在线热点事件跟踪及分析的方法，具体包括以下步骤：S1、首先人们可通过用户操作模块将需要分析的热点事件相关关键词的原始文本输入到整个分析系统内，然后通过原始文本分词处理模块对原始文本数据进行分词处理得到分词文本，本发明涉及信息处理技术领域。该基于情感分析在线热点事件跟踪及分析的方法，可很好的解决现有的关键词识别和检索太过于局限的问题，大大提高识别和检索的准确度，实现了对人们输入关键词文本进行情感化智能识别，很好的达到了通过识别关键词文本中情感文本，来准确的理解关键词词义的目的，从而大大方便了相关人员的信息检索、跟踪和分析工作。

主权项

1.一种基于情感分析在线热点事件跟踪及分析的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、首先人们可通过用户操作模块将需要分析的热点事件相关关键词的原始文本输入到整个分析系统内，然后通过原始文本分词处理模块对原始文本数据进行分词处理得到分词文本，之后利用特征向量构建和训练系统内的语义词向量训练模块和情感词向量训练模块分别对分词文本进行语义词向量和情感喜怒哀乐词向量训练，再利用特征向量构建和训练系统内的词典词向量构建模块和已有的情感词典大数据库进行词典词向量构建；S2、然后系统处理模块可控制情感词向量处理系统内的初始输入词向量矩阵生成模块分别生成语义词向量、情感词向量和词典词向量的分词文本，从而得到三种类型初始输入词向量矩阵，再利用LSTM记忆网络处理单元捕获三种类型初始输入词向量矩阵中每一单词的上下文语义，融入上下文信息，然后通过输出词向量矩阵生成模块处理后得到三种类型输出词向量矩阵，输出词向量矩阵能够消除单词歧义；S3、利用CNN卷积神经网络提取单元并结合不同滤波长度的卷积核提取S2得到的三种类型输出词向量矩阵的局部特征，之后系统处理模块可控制注意力机制提取系统内的长短时记忆网络注意力机制模块、注意力采样模块和注意力向量提取模块分别提取输出语义词向量矩阵和输出词向量矩阵的全局特征；S4、利用目标函数参数训练模块分别将局部特征和全局特征对多模一致回归目标函数进行参数训练，求得多模一致回归最佳参数，从而完成根据文本进行情感识别；S5、之后系统处理模块会控制注意力机制提取系统根据S4提取的全局特征和局部特征向联网信息数据库内检索与提取的全局特征相关的热点事件数据信息；S6、之后系统处理模块可控制热点事件实时跟踪模块对S5检索到的热点事件相关的数据信息进行实时跟踪，同时系统处理模块可控制热点事件分析单元对跟踪的热点事件相关的数据信息进行分析，并将分析结果通过分析结果打印单元打印出分析报告表，来供人们进行查阅和分析。