[发明专利]文本信息的情感分析方法和系统

说明书

本发明涉及一种文本信息的情感分析方法和系统，从获取的文本信息中提取关键词和所述关键词的上下文关联词，通过预置的词向量分析模型对所述关键词和所述上下文关联词进行分析，获取所述关键词的第一词向量，再获取情感词的第二词向量，根据关键词的第一词向量和情感词的第二词向量得到所述文本信息的情感值。在此方案中，词向量分析模型对关键词和上下文关联词进行分析，得到的关键词的第一词向量不仅表达了关键词本身的特性，还考虑了与之相关的上下文关联词的特性，准确反映关键词在文本信息中的情感特点，并结合情感词的第二词向量，可以得到情感值作为文本信息的情感倾向，为文本信息的进一步处理提供准确的依据。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种文本信息的情感分析方法和系统。

背景技术

随着互联网的高速发展，网络已经成为人们获取信息的主要手段。在网络上充斥着各种各样的信息，面对多样纷杂的信息，对信息的梳理就变得十分必要。比如，梳理出网络上公众对社会事件、热点人物以及电商产品的评论信息，评论信息是五花八门的，其中表达了公众对评论对象的态度，这可以通过特定的情感来表达。

目前一般对信息的情感分析是通过对文本信息中的某一特定的词汇进行分析，从而对整个文本信息进行情感判断，由于同一词汇在不同的文本语境中所表达的情感会有所不同，通过某一特定的词汇分析信息的情感准确性较低。

发明内容

基于此，有必要针对传统的通过某一特定的词汇分析信息的情感准确性较低的问题，提供一种文本信息的情感分析方法和系统。

一种文本信息的情感分析方法，包括以下步骤：

从文本信息中提取关键词和关键词的上下文关联词；

根据预置的词向量分析模型对关键词和上下文关联词进行分析，获取关键词的第一词向量；

根据第一词向量和第二词向量获取文本信息的情感值，其中，第二词向量是预存的情感词的词向量。

一种文本信息的情感分析系统，包括：

词语获取单元，用于从文本信息中提取关键词和关键词的上下文关联词；

词向量分析单元，用于根据预置的词向量分析模型对关键词和上下文关联词进行分析，获取关键词的第一词向量；

情感值获取单元，用于根据第一词向量和第二词向量获取文本信息的情感值，其中，第二词向量是预存的情感词的词向量。

根据上述本发明的文本信息的情感分析方法和系统，从获取的文本信息中提取关键词和关键词的上下文关联词，通过预置的词向量分析模型对关键词和上下文关联词进行分析，获取关键词的第一词向量，再获取情感词的第二词向量，根据关键词的第一词向量和情感词的第二词向量得到文本信息的情感值。在此方案中，词向量分析模型对关键词和上下文关联词进行分析，得到的关键词的第一词向量不仅表达了关键词本身的特性，还考虑了与之相关的上下文关联词的特性，准确反映关键词在文本信息中的情感特点，并结合情感词的第二词向量，可以得到情感值作为文本信息的情感倾向，为文本信息的进一步处理提供准确的依据。

一种可读存储介质，其上存储有可执行程序，该程序被处理器执行时实现上述的文本信息的情感分析方法的步骤。

一种分析设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的可执行程序，处理器执行程序时实现上述的文本信息的情感分析方法的步骤。

根据上述本发明的文本信息的情感分析方法，本发明还提供一种可读存储介质和分析设备，能够通过词向量分析模型对关键词和上下文关联词进行分析，得到的关键词的第一词向量不仅表达了关键词本身的特性，还考虑了与之相关的上下文关联词的特性，准确反映关键词在文本信息中的情感特点，并结合情感词的第二词向量，可以得到情感值作为文本信息的情感倾向，为文本信息的进一步处理提供准确的依据。

附图说明