[发明专利]一种文本分析知识库的构建方法

说明书

本发明公开了一种文本分析知识库的构建方法，它涉及文本类数据分析领域。包括专有词典模块，无效语句库模块，情感词典模块和情感规则库模块；所述的专有词典模块主要是分析领域的新词、专有词汇；所述的无效语句库模块主要是专有领域中没有实际含义、容易干扰理解和分析的内容；所述的情感词典模块主要是领域内情感词和情感倾向得分；所述的情感规则库模块主要是对情感词典使用的一个补充。本发明基于此知识库，在进行文本类数据的分析或相关智能应用时，可以让计算机理解新词或业务领域专有词汇，去除无效内容，并对特定场景形成准确的情感倾向判断。

技术领域

本发明涉及的是文本类数据分析领域，具体涉及一种知识库的构建方法，该知识库主要用于文本类数据的基础处理和分析。

背景技术

目前对于文本类数据的知识库，主要集中在实体关系和问答两个方面。实体关系类主要是帮助计算机做联想，例如刘德华（实体）-职业（关系）-演员（实体），这一组知识，以实体-关系-实体的形式关联并存储，使用时当输入“刘德华，职业”时，可以找到演员，从而实现知识库的使用。另一部分是问答，主要用在自动客服领域，例如“今天天气怎么样/今天天气如何/今天什么天”-“今天*获取天气预报数据*”，这一组知识，以多对一或多对多映射的形式存储，使用时当输入“今天天气怎么样/今天天气如何/今天什么天”等问题时，计算机会获取相应答案“今天*获取天气预报数据*”进行回答。

这些知识库的构建，主要是针对文本类数据的后端的理解和应用，但对于文本类数据的基础处理分析，目前尚没有专门的知识库构建方法来进行支持，所产生的问题是：1.计算机无法对新词、业务领域特有词进行理解；2.文本中大量无效内容干扰了整体的分析和应用；3.对特定业务领域的情感倾向判断不准确。

综上所述，本发明设计了一种文本分析知识库的构建方法。

发明内容

针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种文本分析知识库的构建方法，基于此知识库，在进行文本类数据的分析或相关智能应用时，可以让计算机理解新词或业务领域专有词汇，去除无效内容，并对特定场景形成准确的情感倾向判断。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种文本分析知识库的构建方法，包括专有词典模块，无效语句库模块，情感词典模块和情感规则库模块。

作为优选，所述的专有词典模块主要是分析领域的新词、专有词汇。

作为优选，所述的无效语句库模块主要是专有领域中没有实际含义、容易干扰理解和分析的内容。

作为优选，所述的情感词典模块主要是领域内情感词和情感倾向得分。

作为优选，所述的情感规则库模块主要是对情感词典使用的一个补充。

本发明具有以下有益效果：

1.本发明所设计的知识库构建方法，可以应用于通用的文本类数据分析和应用，不只限定于特定应用；

2.本发明使文本类数据分析中的新词、业务领域专有词可以被机器识别和分析；

3.本发明可以有效提高文本分析的精准性；

4.本发明可以提高对于特定领域的文本情感分析。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；

图1为本发明的构建框架图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。