[发明专利]一种基于时序分析用户会话情感趋势的表情符号推荐方法

摘要

一种基于时序分析用户会话情感趋势的表情符号推荐方法，通过发掘用户聊天记录来分析对话的情感值，以此构建表情符号在情感矩阵中的映射关系；利用情感字典分析对话历史记录计算情感关键词；通过情感关键词以及计算规则计算会话的21维情感向量；通过时间序列（ARMA/ARIMA）模型对用户当前对话情感向量的发展进行单步预测，并将预测结果从映射关系中通过最近邻算法（KNN）选取最接近用户情感趋势的表情组并生成推荐列表。根据本发明所提供的技术方案，用户在使用聊天工具时，能够及时准确的向用户推荐出符合当前用户情感与会话语境的表情符号，从而极大地方便了用户选择表情符号的复杂操作，提高了推荐覆盖率，也增强了用户体验。

主权项

一种基于时序分析用户会话情感趋势的表情符号推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：1)发掘用户聊天记录来预处理并分析对话的情感值，以此构建表情符号在情感矩阵中的映射关系；2)利用情感字典分析对话历史记录计算情感关键词；分为情感字典、语气词情感字典、标点符号情感字典；在用情感字典的时候考虑使用正向最大匹配法，将包含相同词语的不同长度的词语划分在用户字典上，以由长至短的方式排列，以便优先匹配最直接可寻的短语、词语；3)通过情感关键词以及计算规则计算会话的21维情感向量；4)通过时间序列模型对用户当前对话情感向量的发展进行单步预测，并将预测结果从映射关系中通过最近邻算法选取最接近用户情感趋势的表情组并生成推荐列表。