[发明专利]一种基于支持向量机的文本情感分析方法及设备

权利要求书

1.一种基于支持向量机SVM的文本情感分析方法，其特征在于，包括：

提取待分析文本中的各特征项；

计算提取到的各特征项的特征权值，并根据提取到的各特征项以及各特征 项的特征权值构造与所述待分析文本相对应的文本向量；

计算各设定文本类的类间距离，并根据计算得到的各设定文本类的类间距 离，选取对应的类间距离最大的一文本类作为第一级分类，将剩余的其他各文 本类作为第二级分类，并按照所述第一级分类的分类顺序优先于所述第二级分 类的分类方式，采用SVM对所述文本向量中的各特征项进行分类。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各设定文本类的类 间距离，包括：

确定各文本类的类中心；

针对任意两个文本类，计算所述任意两个文本类的类中心之间的欧式距 离，并将计算得到的所述任意两个文本类的类中心之间的欧式距离作为所述任 意两个文本类之间的距离；以及，

针对任一文本类，将所述任一文本类与其他各文本类之间的距离中的最小 距离作为所述任一文本类的类间距离；

其中，每一文本类的类中心是通过以下公式计算得到的：

其中，m为文本类的类中心；n₁为文本类所对应的训练样 本的个数，其取值为大于等于1的任意正整数；x_i为文本类中的第i个训练样 本。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述提取待分析文本中 的各特征项，包括：

提取所述待分析文本中的各情感词；

针对提取到的每一情感词，若确定所述情感词为动态情感词，则根据句法 依存关系提取所述情感词所修饰的目标词，并将所述情感词与所述目标词一并 作为动态情感词特征项；以及，若确定所述情感词为静态情感词，则根据句法 依存关系提取所述情感词的修饰词，并将所述修饰词与所述情感词一并作为静 态情感词特征项；

其中，所述静态情感词为具有固定褒贬含义的情感词；所述动态情感词为 修饰不同目标词时具有不同褒贬含义的情感词。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述计算提取到的各特 征项的特征权值，包括：

根据词频-反文档频率TFIDF公式计算提取到的各特征项的特征权值。

5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述设定文本类至少包 括褒义、贬义、中立三类文本类。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在提取待分析文本中的 各特征项之前，所述方法还包括：

对所述待分析文本进行预处理；其中，对所述待分析文本进行预处理包括： 对所述待分析文本进行分词、词性标注以及去掉停止词。

7.一种基于支持向量机SVM的文本情感分析设备，其特征在于，包括：

提取模块，用于提取待分析文本中的各特征项；

构造模块，用于计算提取到的各特征项的特征权值，并根据提取到的各特 征项以及各特征项的特征权值构造与所述待分析文本相对应的文本向量；

分类模块，用于计算各设定文本类的类间距离，并根据计算得到的各设定 文本类的类间距离，选取对应的类间距离最大的一文本类作为第一级分类，将 剩余的其他各文本类作为第二级分类，并按照所述第一级分类的分类顺序优先 于所述第二级分类的分类方式，采用SVM对所述文本向量中的各特征项进行 分类。