[发明专利]根据对社会事件的文字描述来预测社会情感的方法及系统

摘要

本发明公开了一种根据对社会事件的文字描述来预测社会情感的方法及系统，该方法包括构建社会情感语料库；对所述社会情感语料库中的每一个样本进行所述面向情感标签排序的文本特征选择以得到数值型特征向量，建立训练集；构建情感标签序列的概率模型；在情感标签序列上构建标情感签序列损失函数，通过优化该损失函数，得到社会情感预测模型；将描述社会事件的文本输入所述预测模型，得到与该社会事件相对应的情感标签排序，所述情感标签排序表示对该社会事件所预测的社会情感。本发明能够有效地、精确地、自动地预测社会公众对社会事件的情感反应。

主权项

一种根据对社会事件的文字描述来预测社会情感的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、构建社会情感语料库，所述社会情感语料库是指与社会情感相关联的文字语料库，该文字语料库的每个样本包括一段与社会事件相关的文本和与之相对应的情感标签序列，所述情感标签是指社会公众对所述社会事件的情感反应类别；S2、对所述社会情感语料库中的每一个样本进行面向所述情感标签排序的文本特征选择及文本表示以得到数值型特征向量，建立训练集，所述文本表示是指将非结构化的文本数据表示成计算机能识别与处理的结构化数据，也即将文本数据量化为数值型特征向量的过程；S3、构建情感标签序列的概率模型，所述概率模型将所述情感标签序列映射到概率空间的概率值；S4、构建情感签序列损失函数，通过所述的概率模型，在情感标签序列上构建损失函数，该情感标签序列损失函数表征排序模型输出的情感标签序列与真实情感标签序列的差异，通过优化该损失函数，得到社会情感预测模型；S5、将描述社会事件的文本输入所述社会情感预测模型，得到与该社会事件相对应的情感标签排序，所述情感标签排序表示对该社会事件所预测的社会情感。