[发明专利]文章情感极性分析方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种文章情感极性分析方法，包括：

将待分析文章的内容进行截断，得到待分析文章的片段，将所述片段输入多个预训练语言模型；

根据所述多个预训练语言模型的输出结果，确定所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率；

将所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率进行归一化处理，得到所述待分析文章的情感极性的分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预训练语言模型包括：基于转换器的双向编码器表征BERT模型。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述待分析文章的片段包含所述待分析文章标题的全部内容，还包含所述待分析文章正文的全部或部分内容；

将所述片段输入三个预训练语言模型，并将三个第一标签语句分别输入所述预训练语言模型；其中，所述三个第一标签语句分别为情感极性为正面、负面和中性的标签语句；

所述预训练语言模型的输出结果分别对应所述待分析文章与对应的第一标签语句的情感极性匹配程度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述多个预训练语言模型的输出结果，确定所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率，包括：

将所述三个预训练语言模型的输出结果分别输入对应的全连接层模块；

所述对应的全连接层模块分别根据对应的预训练语言模型的输出结果，确定所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率进行归一化处理，得到所述待分析文章的情感极性的分析结果包括：

将所述全连接层模块确定出的概率输入归一化层；

所述归一化层对接收到的概率进行归一化处理，得到所述待分析文章的情感极性的分析结果。

6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述片段的长度不超过512个字。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将所述待分析文章的内容截断为多个片段；每个所述片段包含所述待分析文章标题的全部内容，还包含所述待分析文章正文的全部或部分内容；

将所述多个片段分别输入各自对应的预训练语言模型，所述预训练语言模型的输出结果分别包括各个对应片段的语义表示。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据所述多个预训练语言模型的输出结果，确定所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率，包括：

将所述多个片段对应的预训练语言模型的输出结果输入篇章级编码器；

所述篇章级编码器根据多个所述预训练语言模型的输出结果，生成针对所述待分析文章的三维向量；所述三维向量包含所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述将所述待分析文章的情感极性属于正面、负面及中性的概率进行归一化处理，得到所述待分析文章的情感极性的分析结果包括：

将所述篇章级编码器生成的三维向量输入归一化层；

所述归一化层对所述三维向量进行归一化处理，得到所述待分析文章的情感极性的分析结果。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述篇章级编码器包括：全连接层模块、双向门控循环单元BiGRU或转换器与注意力池化模块。