基于计算机自动识别用户情感的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供的基于计算机自动识别用户情感的方法及装置，方法为：获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；对用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；对用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；根据关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到用户输入文本中的属性信息，并根据属性信息进行情感识别，属性信息包括关键词、上下文语境和环境。本发明专利技术通过关键词结合上下文及环境进行情感识别，克服口语化、短文本带来的分类困难，实现精准分类，可以实现细粒度情感识别。

Method and device for automatic identification of user's emotion based on computer

Method and device, automatic recognition of user emotion based on the invention provides a method for getting user input text, and through the camera to obtain images of the user; word segmentation and keyword extraction, text input by the user session identification keywords; processing the input text, get the session identification results; according to the key words, session identification processing the results of image processing and get the attribute information, user input text, and emotion recognition based on the attribute information, attribute information including keywords, context and environment. The invention performs emotion recognition through keywords, context and environment, and overcomes the classification difficulty brought by spoken language and short text, achieves precise classification, and realizes fine grained emotion recognition.

【技术实现步骤摘要】
基于计算机自动识别用户情感的方法及装置
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及基于计算机自动识别用户情感的方法及装置领域。
技术介绍
计算机可以对传感器采集到的人类行为信号(例如文本输入、表情信号、声音信号、手势动作等等)进行识别，例如自然语言识别、表情识别、动作识别、环境识别等，从而进行相应的反馈。对于文本输入及语音输入，不仅需要识别其语义，还需要识别其情感，以更为准确、更为人性化地对用户的语音输入进行反馈。但是目前，市面上多数的人机交互设备均未充分考虑用户的输入时的情感因素。情感识别的基础是情感分类，即定义若干类情感，以便后续根据情感分类的定义，将识别结果确定为某类具体情感。基于文本的情感分类的实现方式是：利用输入的文本与数据库中保存的文本进行相似度匹配，数据库中的每条文本均对应有情感标签，情感标签分为三类情感：正面情绪、中性情绪、负面情绪。初期主要是对新闻报道等舆情进行情感识别。新闻报道的文本较长，且样本量较多，舆情分析也不需要细粒度的情感分类；将匹配成功的数据库文本的情感标签识别为当前文本的情感。随后，情感识别用于社交，社交媒体产生的文本通常为短文本(例如短信、微博、微信消息等等)。短文本的信息量较少，为情感分类带来了难度，并且正中负三类情绪无法满足社交媒体的情感识别需求。随着人工智能的发展，情感交互机器人随之应运而生。这种交互方式产生的文本更短，具有口语化的特点，情感识别难度大。另外对情感分类多样化的需求更大。因此，现有技术中的缺陷是：现有的人机交互过程中，对于短文本，或口语化的文本进行情感识别，识别难度大，对情感的分类不准确。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于计算机自动识别用户情感的方法及装置，通过关键词结合上下文及环境进行情感识别，克服口语化、短文本带来的分类困难，实现精准分类，可以实现细粒度情感识别。为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案是：第一方面，本专利技术提供一种基于计算机自动识别用户情感的方法，包括：步骤S1，获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；步骤S2，对所述用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；步骤S3，对所述用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；步骤S4，根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，并根据所述属性信息进行情感识别，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境。本专利技术提供的一种基于计算机自动识别用户情感的方法，其技术方案为：获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；对所述用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；对所述用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，并根据所述属性信息进行情感识别，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境。本专利技术提供的一种基于计算机自动识别用户情感的方法，通过关键词结合上下文及环境进行情感识别，克服口语化、短文本带来的分类困难，实现精准分类，可以实现细粒度情感识别。进一步地，所述步骤S3，具体为：获取所述用户输入文本对应的上下文记录信息；判断当前输入的文本是否属于当前轮会话，若属于所述当前轮会话，获取所述上下文记录信息的情感信息和上下文关键词，作为会话识别处理结果。进一步地，所述步骤S4，具体为：根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境；根据所述属性信息，基于数据库进行文本相似度匹配，得到匹配结果，实现情感识别。进一步地，所述根据所述属性信息，基于数据库进行文本相似度匹配，得到匹配结果，实现情感识别，具体为：根据所述属性信息，遍历数据库，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的相似度，包括所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的关键词的关键词相似度，所述用户输入文本的上下文语境与所述数据库中每个文本的上下文语境的上下文语境相似度，所述用户输入文本的环境与所述数据库中每个文本的环境的环境相似度；通过预先为所述关键词相似度、上下文语境相似度和环境相似度对应设置的不同权重，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的综合相似度；获取所述综合相似度中最高相似度对应的所述数据库中的文本，将所述文本对应的情感标签作为所述用户输入文本的情感。进一步地，所述根据所述属性信息，基于数据库进行文本相似度匹配，得到匹配结果，实现情感识别，具体为：根据所述属性信息，遍历数据库，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的相似度：分别计算所述用户输入文本的关键词与所述数据库中每个文本的关键词的关键词相似度；将所述关键词相似度与预设相似度进行比较，当所述关键词相似度满足所述预设相似度的条件，分别进行上下文语境相似度和环境相似度的计算；通过预先为所述关键词相似度、上下文语境相似度和环境相似度对应设置的不同权重，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的综合相似度；获取所述综合相似度中最高相似度对应的所述数据库中的文本，将所述文本对应的情感标签作为所述用户输入文本的情感。进一步地，所述步骤S4，具体为：根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境；根据所述属性信息，基于预先训练的分类器实现情感识别。进一步地，还包括：根据所述关键词，得到当前语句的特征；对所述图像进行识别处理，得到物体关键词；根据所述当前语句的特征、所述物体关键词和所述属性信息，基于预先训练的分类器实现情感识别。第二方面，本专利技术提供一种基于计算机自动识别用户情感的装置，包括：数据获取模块，用于获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；关键词提取模块，用于对所述用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；会话识别处理模块，用于对所述用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；情感识别模块，用于根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，并根据所述属性信息进行情感识别，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境。本专利技术提供的基于计算机自动识别用户情感的装置，其技术方案为：通过数据获取模块，获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；通过关键词提取模块，对所述用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；通过会话识别处理模块，对所述用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；通过情感识别模块，根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，并根据所述属性信息进行情感识别，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境。本专利技术提供的基于计算机自动识别用户情感的装置，通过关键词结合上下文及环境进行情感识别，克服口语化、短文本带来的分类困难，实现精准分类，可以实现细粒度情感识别。进一步地，所述会话识别处理模块，具体用于：获取所述用户输入文本对应的上下文记录信息；判断当前输入的文本是否属于当前轮会话，若属于所述当前轮会话，获取所述上下文记录信息的情感信息和上下文关键词，作为会话识别处理结果。进一步地，所述情感识别模块，具体用于：根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，所述属性本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于计算机自动识别用户情感的方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；步骤S2，对所述用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；步骤S3，对所述用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；步骤S4，根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，并根据所述属性信息进行情感识别，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境。

【技术特征摘要】
1.基于计算机自动识别用户情感的方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取用户输入文本，并通过摄像头获取图像；步骤S2，对所述用户输入文本进行分词和关键词提取处理，得到关键词；步骤S3，对所述用户输入文本进行会话识别处理，得到会话识别处理结果；步骤S4，根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，并根据所述属性信息进行情感识别，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境。2.根据权利要求1所述的基于计算机自动识别用户情感的方法，其特征在于，所述步骤S3，具体为：获取所述用户输入文本对应的上下文记录信息；判断当前输入的文本是否属于当前轮会话，若属于所述当前轮会话，获取所述上下文记录信息的情感信息和上下文关键词，作为会话识别处理结果。3.根据权利要求1所述的基于计算机自动识别用户情感的方法，其特征在于，所述步骤S4，具体为：根据所述关键词、会话识别处理结果和图像，处理得到所述用户输入文本中的属性信息，所述属性信息包括关键词、上下文语境和环境；根据所述属性信息，基于数据库进行文本相似度匹配，得到匹配结果，实现情感识别。4.根据权利要求3所述的基于计算机自动识别用户情感的方法，其特征在于，所述根据所述属性信息，基于数据库进行文本相似度匹配，得到匹配结果，实现情感识别，具体为：根据所述属性信息，遍历数据库，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的相似度，包括所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的关键词的关键词相似度，所述用户输入文本的上下文语境与所述数据库中每个文本的上下文语境的上下文语境相似度，所述用户输入文本的环境与所述数据库中每个文本的环境的环境相似度；通过预先为所述关键词相似度、上下文语境相似度和环境相似度对应设置的不同权重，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文本的综合相似度；获取所述综合相似度中最高相似度对应的所述数据库中的文本，将所述文本对应的情感标签作为所述用户输入文本的情感。5.根据权利要求3所述的基于计算机自动识别用户情感的方法，其特征在于，所述根据所述属性信息，基于数据库进行文本相似度匹配，得到匹配结果，实现情感识别，具体为：根据所述属性信息，遍历数据库，计算所述用户输入文本与所述数据库中每个文...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋亚楠，邱楠，王昊奋，
申请(专利权)人：深圳狗尾草智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44