[发明专利]文档情感的判断方法和装置

说明书

本发明公开了一种文档情感的判断方法和装置。其中，该方法包括：对文档进行语句识别，得到多条语句；提取出多条语句中包括的所有评价对象；基于每条语句包括的所有评价对象以及该条语句中每个评价对象对应的情感词，得到该条语句对应于其包括的每个评价对象的分值；基于每条语句对应于其包括的每个评价对象的分值得到文档对应于每个评价对象的情感类型，其中，情感类型包括如下之一：正面情感、中立情感，负面情感。本发明解决了现有技术中的情感判断方法对于包含多个评价对象的文档，情感判断准确度低的技术问题。

技术领域

本发明涉及自然语言处理领域，具体而言，涉及一种文档情感的判断方法和装置。

背景技术

情感判断是自然语言处理的关键任务之一，目前，无论是基于词汇还是基于语料，处理文档的情感分析方法很多，但受限于实际问题的复杂程序和文档较复杂的特征情感判断的限制，没有一个万能的算法可以在各种具体问题中都能够具有较好的情感判断准确率。而技术选型尤其是评价对象与情感的匹配过程需要大量人为主观性的参与。因此，如何能够更好的进行情感判断仍然是领域内一大难题。

现有的情感判断方法中并不存在一个万能的算法，能够帮助解决各式各样的情感分析问题，因此，有人提出Frequent phrase+rules(常用词汇+语法)等一系列方法，旨在词汇和语料的基础上对不同评价对象且不同倾向的文档进行分析，然后再对分析结果聚合得出结论。这种方法在很大程度上弥补了同一篇文档存在不同评价对象的不足，但是这种方法对于评价对象缺失的文档不能有效解决，从而会造成情感与语料或词汇不匹配而导致情感判断缺失的情况。

针对现有技术中的情感判断方法对于包含多个评价对象的文档，情感判断准确度低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种文档情感的判断方法和装置，以至少解决现有技术中的情感判断方法对于包含多个评价对象的文档，情感判断准确度低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种文档情感的判断方法，包括：对文档进行语句识别，得到多条语句；提取出多条语句中包括的所有评价对象；基于每条语句包括的所有评价对象以及该条语句中每个评价对象对应的情感词，得到该条语句对应于其包括的每个评价对象的分值；基于每条语句对应于其包括的每个评价对象的分值得到文档对应于每个评价对象的情感类型，其中，情感类型至少包括如下之一：正面情感、中立情感，负面情感。

进一步地，基于每条语句包括的所有评价对象以及该条语句中每个评价对象对应的情感词，得到该条语句对应于其包括的每个评价对象的分值包括：判断每条语句是否包含至少一个评价对象；若包含，则提取该条语句中每个评价对象对应的所有情感词；根据该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型，得到该条语句对应于每个评价对象的分值。

进一步地，根据该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型，得到该条语句对应于每个评价对象的分值包括：根据该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型，得到该条语句中每个评价对象对应于每个情感词的分值；对该条语句中每个评价对象对应的所有情感词的分值进行累加，得到该语句对应于每个评价对象的分值。

进一步地，根据该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型，得到该条语句中每个评价对象对应于每个情感词的分值包括：如果该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型为正面情感，则确定该条语句中每个评价对象对应于该情感词的分值为第一预设值；如果该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型为中立情感，则确定该条语句中每个评价对象对应于该情感词的分值为第二预设值；如果该条语句中每个评价对象对应的每个情感词的情感类型为负面情感，则确定该语句中每个评价对象对应于该情感词的分值为第三预设值。

进一步地，如果任意一条语句不包含任意一个评价对象，则确定该语句对应于其包括的每个评价对象的分值为第四预设值。