【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及互联网领域，具体而言，涉及一种网络情绪的确定方法和装置。
技术介绍
随着互联网的普及，互联网的使用已经深入到人们生活的每一个细节中。目前，大部分网络用户会在网络上发布一些网络消息来表达自己的情绪，例如，对某个新闻事件的情绪或者用户自己在某个时刻的情绪等。对网络用户情绪的分析可以了解网络舆论对某个事件情绪的倾向性。然而，专利技术人发现，现有的方案对网络情绪的分类比较单一，无法准确地反映网络情绪。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种网络情绪的确定方法和装置，以至少解决由于对网络情绪的分类比较单一造成的无法准确地反映网络情绪的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种网络情绪的确定方法，包括：获取目标事件的关键词；获取与所述关键词关联的网络信息；利用预先建立的分类模型确定所述网络信息对应的网络情绪，其中，所述分类模型为根据预设的网络情绪类型训练得到的训练集，所述预设的网络情绪类型包括第一情绪、第二情绪、第三情绪、第四情绪和第五情绪；根据所述第一情绪、所述第二情绪、所述第三情绪、所述第四情绪和所述第五情绪中每一种情绪对应的网络信息的条数和所述网络信息所赋予的权重分别计算每一种情绪的量化值，所述量化值用于表示与其相应的情绪表现的程度。进一步地，在利用预先建立的分类模型确定所述网络信息对应的网络情绪之前，所述方法还包括：获取用于建立所述分类...
【技术保护点】
一种网络情绪的确定方法，其特征在于，包括：获取目标事件的关键词；获取与所述关键词关联的网络信息；利用预先建立的分类模型确定所述网络信息对应的网络情绪，其中，所述分类模型为根据预设的网络情绪类型训练得到的训练集，所述预设的网络情绪类型包括第一情绪、第二情绪、第三情绪、第四情绪和第五情绪；根据所述第一情绪、所述第二情绪、所述第三情绪、所述第四情绪和所述第五情绪中每一种情绪对应的网络信息的条数和所述网络信息所赋予的权重分别计算每一种情绪的量化值，所述量化值用于表示与其相应的情绪表现的程度。
【技术特征摘要】
1.一种网络情绪的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标事件的关键词；
获取与所述关键词关联的网络信息；
利用预先建立的分类模型确定所述网络信息对应的网络情绪，其中，所述分
类模型为根据预设的网络情绪类型训练得到的训练集，所述预设的网络情绪类型
包括第一情绪、第二情绪、第三情绪、第四情绪和第五情绪；
根据所述第一情绪、所述第二情绪、所述第三情绪、所述第四情绪和所述第
五情绪中每一种情绪对应的网络信息的条数和所述网络信息所赋予的权重分别计
算每一种情绪的量化值，所述量化值用于表示与其相应的情绪表现的程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的分类模型确定所述
网络信息对应的网络情绪之前，所述方法还包括：
获取用于建立所述分类模型的网络信息；
提取所述用于建立所述分类模型的网络信息中用于表达情感的关键词；
按照所述预设的网络情绪类型对所述用于表达情感的关键词进行训练，得到
所述分类模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取用于建立所述分类模型的网络
信息之后，以及提取所述用于建立所述分类模型的网络信息中的用于表达情感的
关键词之前，所述方法还包括：
判断所述网络信息是否为可识别的文本信息；
如果判断出所述网络信息不是可识别的文本信息，则将所述网络信息转化为
所述可识别的文本信息，对转化后的所述可识别的文本信息进行分词；
如果判断出所述网络信息是可识别的文本信息，则直接对所述网络信息进行
分词。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，如果判断出所述网络信息不是可识别
的文本信息，则将所述网络信息转化为所述可识别的文本信息包括：
如果所述网络信息为音频信息，则利用语音识别将所述音频信息转化为所述
\t可识别的文本信息；
如果所述网络信息为视频信息，则从所述视频信息中提取音频信息，利用语
音识别将提取的音频信息转化为所述可识别的文本信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的分类模型确定所述
网络信息对应的网络情绪之后，所述方法还包括：
获取所述网络信息发布时的位置信息；
基于所述位置信息确定所述网络信息所在的地区；
根据所述网络信息对应的网络情绪确定各地区的网络情绪。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一情绪为愤怒，
所述第二情绪为厌恶，所述第三情绪为高兴，所述第四情绪为悲伤，所述第五情
绪为恐惧。<...
【专利技术属性】
技术研发人员：齐中祥，
申请(专利权)人：沃民高新科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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