文本的情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种文本的情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质，获取指定平台上的第一文本；对所述第一文本中包含的每一个语句构建词嵌入；将构建的每一个所述词嵌入输入至基于长短记忆网络模型训练得到的文本情感分析模型中，以输出每一个所述词嵌入的情感标签，作为对应于每一个语句的情感标签；在所述第一文本所有语句对应的情感标签中，统计出每一种情感标签的数量，并根据每一种所述情感标签的数量大小分析所述第一文本对应的情感标签。本申请中提供的文本的情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质，自动化识别出公开平台上用户对企业的情感反馈。

【技术实现步骤摘要】
文本的情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种文本的情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在微博等公开平台上，经常有用户针对企业、企业服务发表用户自己的意见。微博为公开平台，用户对企业的评价对企业的形象影响极大，因此，获取微博平台上用户对企业服务的反馈尤为重要，纯靠工作人员去获取反馈，不仅耗费人力，且效率低。目前，没有针对企业官方微博在微博平台上实时收到的评论、提及和转发等文本内容进行自动化识别；无法自动化识别上述文本内容中包涵的对企业品牌及产品的情感，以及内容对企业品牌和产品的影响。
技术实现思路
本申请的主要目的为提供一种文本的情感分析方法、装置、计算机设备和存储介质，自动化识别出指定平台上用户对企业的情感反馈。为实现上述目的，本申请提供了一种文本的情感分析方法，包括以下步骤：获取指定平台上的第一文本，所述第一文本的内容与指定企业相关；对所述第一文本中包含的每一个语句构建词嵌入；将构建的每一个所述词嵌入输入至基于长短记忆网络模型训练得到的文本情感分析模型中，以输出每一个所述词嵌入的情感标签，作为对应于每一个语句的情感标签；在所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文本的情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取指定平台上的第一文本，所述第一文本的内容与指定企业相关；对所述第一文本中包含的每一个语句构建词嵌入；将构建的每一个所述词嵌入输入至基于长短记忆网络模型训练得到的文本情感分析模型中，以输出每一个所述词嵌入的情感标签，作为对应于每一个语句的情感标签；在所述第一文本所有语句对应的情感标签中，统计出每一种情感标签的数量，并根据每一种所述情感标签的数量大小分析所述第一文本对应的情感标签。

【技术特征摘要】
1.一种文本的情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取指定平台上的第一文本，所述第一文本的内容与指定企业相关；对所述第一文本中包含的每一个语句构建词嵌入；将构建的每一个所述词嵌入输入至基于长短记忆网络模型训练得到的文本情感分析模型中，以输出每一个所述词嵌入的情感标签，作为对应于每一个语句的情感标签；在所述第一文本所有语句对应的情感标签中，统计出每一种情感标签的数量，并根据每一种所述情感标签的数量大小分析所述第一文本对应的情感标签。2.根据权利要求1所述的文本的情感分析方法，其特征在于，所述长短记忆网络模型为双向长短记忆网络模型。3.根据权利要求1所述的文本的情感分析方法，其特征在于，所述构建词嵌入的方法包括Glove模型构建方法、word2vec方法中的一种。4.根据权利要求1所述的文本的情感分析方法，其特征在于，所述获取指定平台上的第一文本的步骤之前，包括：构建训练集中训练文本包括的每一个训练语句的词嵌入；将每一个所述训练语句的词嵌入输入至长短记忆网络模型中进行训练，以得到所述文本情感分析模型。5.根据权利要求1所述的文本的情感分析方法，其特征在于，所述在所述第一文本所有语句对应的情感标签中，统计出每一种情感标签的数量，并根据每一种所述情感标签的数量大小分析所述第一文本对应的情感标签的步骤之后，包括：当所述第一文本的情感标签为指定情感标签时，获取所述第一文本的属性信息，和/或将所述第一文本存储于数据库中；所述属性信息包括来源平台信息、发文用户信息、发文时间信息中的至少一种。6.根据权利要求1所述的文本的情感分析方法，其特征在于，所述在所述第一文本所有语句对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：金戈，徐亮，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44