[发明专利]一种针对自然语言进行情绪识别的方法在审
| 申请号： | 201711294193.6 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN107944008A | 公开（公告）日： | 2018-04-20 |
| 发明（设计）人： | 申冲;张传锋;朱锦雷 | 申请（专利权）人： | 神思电子技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G10L25/63 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所37218 | 代理人： | 赵玉凤 |
| 地址： | 250000 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种针对自然语言进行情绪识别的方法，本方法综合考虑语音和文本内容两方面的信息，通过机器学习算法，判断出客户正确的情绪反应，并根据客户问题和情绪识别结果，让机器人更加智能、自然的与客户进行交流。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 自然语言 进行 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种针对自然语言进行情绪识别的方法，其特征在于：该方法对收集的自然语言分别进行基于文本内容和基于语音的的情绪识别，然后综合两方面的信息，判断客户情绪类别，包括以下步骤：S01）、采集载有自然语言的语音信息，通过语音识别将其转换为文本信息，输入到事先建立好的文本情绪分类器，判断该文本信息是积极、消极还是客观，并输出各个类别的置信度；S02）、基于现有的语音库和机器人不断采集的自然语音，提取不同情绪状态下的声学特征并进行统计学习，建立一个语音情绪分类器，载有自然语言的语音信息输入后，判断该语音信息是积极、消极还是客观，并输出各个类别的置信度；S03）、参考基于文本内容的类别置信度和基于语音的类别置信度，通过支持向量机进行训练学习，最终得到一个综合语音和文本内容的情绪分析分类器。
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