[发明专利]分析文本的方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请适用于人工智能技术领域，提供了分析文本的方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待分析文本；识别该待分析文本中的至少两个实体，该待分析文本包括包含至少两个实体的评论句；通过预先训练好的属性抽取模型提取该待分析文本中的属性信息；通过预先训练好的情感分析模型对至少两个实体、该属性信息以及该待分析文本进行分析，得到至少两个实体对应的情感分析结果。上述方案中，在比较过程中加入了属性因素，将现有技术中简单的“实体‑优劣势”比较，转换为“实体‑属性信息‑优劣势”比较，提取的分析要点全面、准确，使分析得到的实体比较结果更加准确。

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，尤其涉及分析文本的方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在自然语言处理应用中，情感分析有着巨大的前景。比如通过用户在互联网平台上发表的评论可以评估用户对产品、公司、服务等的满意程度。因此，情感分析在自然语言处理中显得尤为重要。

然而，现有的情感分析中，提取的分析要点不全面，进而导致情感分析结果不准确。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了分析文本的方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的情感分析中，提取的分析要点不全面，进而导致情感分析结果不准确的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种分析文本的方法，该方法包括：

获取待分析文本；

识别所述待分析文本中的至少两个实体，所述待分析文本包括包含至少两个实体的评论句；

通过预先训练好的属性抽取模型提取所述待分析文本中的属性信息；

通过预先训练好的情感分析模型对所述至少两个实体、所述属性信息以及所述待分析文本进行分析，得到所述至少两个实体对应的情感分析结果。

可选地，所述识别待分析文本中的至少两个实体，包括：

对所述待分析文本进行分词处理，得到多个第一分词；

基于预先训练好的命名实体识别模型对所述多个第一分词进行处理，得到所述待分析文本中的至少两个实体。

可选地，所述通过预先训练好的属性抽取模型提取所述待分析文本中的属性信息之前，所述方法还包括：

获取每个实体对应的实体标签；

将每个实体对应的实体标签添加至所述待分析文本中，得到第一目标待分析文本；

所述通过预先训练好的属性抽取模型提取所述待分析文本中的属性信息，包括：

通过预先训练好的属性抽取模型提取所述第一目标待分析文本中的属性信息。

可选地，所述将每个实体对应的实体标签添加至所述待分析文本中，得到第一目标待分析文本，包括：

对所述待分析文本进行分词处理，得到多个第二分词；

通过所述属性抽取模型对每个第二分词进行映射处理，得到每个第二分词对应的词向量；

为每个词向量添加每个实体对应的实体标签，得到所述第一目标待分析文本。

可选地，所述至少两个实体中包含一组待比较的实体，所述通过预先训练好的情感分析模型对所述至少两个实体、所述属性信息以及所述待分析文本进行分析，得到所述至少两个实体对应的情感分析结果，包括：

获取实体标签组，所述实体标签组包括待比较的实体各自对应的标签；

获取所述属性信息对应的属性标签；

将所述实体标签组以及所述属性标签添加至所述待分析文本中，得到第二目标待分析文本；