[发明专利]文本情感分析方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及大数据领域，公开了一种文本情感分析方法、装置及计算机可读存储介质。其中，文本情感分析方法，包括：获取目标文本中的各个词语；获取所述各个词语的词向量表示；获取所述各个词语的隐式依存句法结构信息表示；将各个所述词语的所述词向量表示和所述隐式依存句法结构信息表示拼接、得到输入矩阵；将所述输入矩阵输入属性情感分析模型，得到所述目标文本的属性情感分类。与现有技术相比，本发明实施方式所提供的情感分析方法、装置及计算机可读存储介质具有提升文本情感分析精准度的优点。

技术领域

本发明涉及大数据领域，特别涉及一种文本情感分析方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

互联网时代的飞速发展，使得各类数据海量增长，而文本数据作为人们交流表达的重要载体，蕴含着大量有价值的信息，其中丰富的用户情感信息体现在文本中。然而，互联网环境错综复杂，数据量之大可想而知，如何智能高效地分析出这些数据背后所蕴含的价值变得异常重要，因此，针对互联网评论资源，关于文本情感分析的相关研究也随之受到关注。文本情感分析，又被称为意见挖掘，是自然语言处理领域内的一项经典研究任务。

然而，本发明的发明人发现，现有技术中的文本情感分析结果的准确度较低。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种文本情感分析方法、装置及计算机可读存储介质，使得文本情感分析结果的准确度提高。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种文本情感分析方法，包括：获取目标文本中的各个词语；获取所述各个词语的词向量表示；获取所述各个词语的隐式依存句法结构信息表示；将各个所述词语的所述词向量表示和所述隐式依存句法结构信息表示拼接、得到输入矩阵；将所述输入矩阵输入属性情感分析模型，得到所述目标文本的属性情感分类。

本发明的实施方式还提供了一种文本情感分析装置，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如前述的文本情感分析方法。

本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的文本情感分析方法。

本发明实施方式相对于现有技术而言，对于目标文本中的各个词语，通过获取各个词语的词向量表示和隐式依存句法结构信息表示，直接将各个所述词语的所述词向量表示和所述隐式依存句法结构信息表示拼接后得到输入矩阵，将输入矩阵输入属性情感分析模型从而得到目标文本的属性情感分类，这一过程中没有直接对最佳依存句法树进行建模，而是使用目标文本的隐式依存句法结构信息表示输入到属性情感分析模型中进行情感分析，不仅提高了属性情感分析模型在属性级情感分析数据集上的效果，而且可以减少因依存句法树带来的误差传播问题，提升对目标文本的属性级情感分析效果。

附图说明

图1是本发明一实施方式所提供的文本情感分析方法的程序流程图；

图2是本发明一实施方式所提供的文本情感分析方法中Biaffine parser模型的运算流程示意图；

图3是本发明一实施方式所提供的文本情感分析方法中得到目标文本的属性情感分类的步骤的程序流程图；

图4是本发明一实施方式所提供的文本情感分析方法中的属性级情感分析模型的运算流程示意图；

图5是本发明另一实施方式所提供的文本情感分析方法的程序流程图；

图6是本发明另一实施方式所提供的文本情感分析装置的结构示意图。

实施方式