[发明专利]情感标注的方法及其系统在审
| 申请号： | 201611173944.4 | 申请日： | 2016-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN108205522A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 马明 | 申请（专利权）人： | 北京酷我科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区农大*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 标注 文本 情感标签 情感分析 训练模型 情感词 模型训练 情感表达 特征向量 文本标注 准确度 转换 优化 | ||
1.一种情感标注的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待标注文本；
采用预先训练好的至少一个训练模型对所述待标注文本进行情感分析，确定所述待标注文本的情感标签；
为所述待标注文本标注所述情感标签。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用预先训练好的至少一个训练模型对所述待标注文本进行情感分析，确定所述待标注文本的情感标签之前，所述方法还包括：
按照至少一个情感标签获取每个情感标签的训练集，所述训练集包括多个待训练文本；
提取每个所述训练集包括的所述多个待训练文本的情感词；
确定所述情感词的词向量；
对每个所述训练集包括的多个待训练文本的情感词的所述词向量进行模型训练，得到训练模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述确定所述情感词的词向量，包括：
使用Word2ved确定所述情感词的词向量。
4.根据权利3所述的方法，其特征在于，所述使用Word2ved确定所述情感词的词向量，包括：
采用所述Word2ved包括的CBOW算法确定所述情感词的词向量。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述使用Word2ved确定所述情感词的词向量，包括：
采用所述Word2ved包括的Skip-gram算法确定所述情感词的词向量。
6.一种系统，其特征在于，所述系统包括：
接收单元，用于接收待标注文本；
处理单元，用于采用预先训练好的至少一个训练模型对所述待标注文本进行情感分析，确定所述待标注文本的情感标签；
所述处理单元，还用于为所述待标注文本标注所述情感标签。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括训练单元，
所述处理单元，还用于按照至少一个情感标签获取每个情感标签的训练集，所述训练集包括多个待训练文本；
所述处理单元，还用于提取每个所述训练集包括的所述多个待训练文本的情感词；
所述处理单元，还用于确定所述情感词的词向量；
所述训练单元，用于对每个所述训练集包括的多个待训练文本的情感词的所述词向量进行模型训练，得到训练模型。
8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述处理单元具体用于，使用Word2ved确定所述情感词的词向量。
9.根据权利8所述的系统，其特征在于，所述处理单元用于，
采用所述Word2ved包括的CBOW算法确定所述情感词的词向量。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理单元具体用于，
采用所述Word2ved包括的Skip-gram算法确定所述情感词的词向量。
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