文本分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种文本分析方法及装置。所述方法包括：获取文本的关注点；根据所述关注点，获取所述文本中关于所述关注点的子句集合；根据所述子句集合，获得关于所述关注点的子句情感倾向分类；根据所述情感倾向分类，获得关于所述关注点的情感倾向。本发明专利技术实施例能够对文本中的关注点进行情感倾向分析，方便读者对文本产生更加全面深刻的认识和了解。同时，本发明专利技术实施例采用神经网络建立分析模型，能够不断学习和优化，具有较高的分析性能。

Text Analysis Method and Device

【技术实现步骤摘要】
文本分析方法及装置
本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种文本分析方法及装置。
技术介绍
现阶段，随着网络的发展，网络文章也越来越多。每个文章都有一定的关注点，并在文章中表达对该关注点的情感倾向。文本情感倾向，表示一段文本的情感倾向和感情色彩。情感倾向可以是积极的、消极的、中性的，也可以是具体的情感，例如喜悦、愤怒、痛苦等。文本情感倾向分析是情感分析研究的重要组成部分，其在话题监控、产品口碑分析、舆情分析等领域具有十分重要的研究和应用价值。新闻文本是当前网络上最为常见的一种特殊的文本形式，其情感分析也具备很多特殊性。新闻文本通常由多个新闻关注点以及对该关注点的描述构成。不同的新闻作者对于关注点的情感倾向也存在差异。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种文本分析方法及装置，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种文本分析方法，包括：获取文本的关注点；根据所述关注点，获取所述文本中关于所述关注点的子句集合；根据所述子句集合，获得关于所述关注点的子句情感倾向分类；根据所述情感倾向分类，获得关于所述关注点的情感倾向。在一种实施方式中，根据所述关注点，获取文本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文本分析方法，其特征在于，包括：获取文本的关注点；根据所述关注点，获取所述文本中关于所述关注点的子句集合；根据所述子句集合，获得关于所述关注点的子句情感倾向分类；根据所述情感倾向分类，获得关于所述关注点的情感倾向。

【技术特征摘要】
1.一种文本分析方法，其特征在于，包括：获取文本的关注点；根据所述关注点，获取所述文本中关于所述关注点的子句集合；根据所述子句集合，获得关于所述关注点的子句情感倾向分类；根据所述情感倾向分类，获得关于所述关注点的情感倾向。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述关注点，获取文本中关于所述关注点的子句集合，包括：提取文本中关于所述关注点的候选子句；若所述候选子句包含所述关注点，则将所述候选子句加入所述关注点的子句集合；若所述候选子句包含指示代词，则对所述候选子句进行指代消解，获得修正后的候选子句；若所述修正后的候选子句包含所述关注点，则将所述修正后的候选子句加入所述关注点的子句集合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述候选子句进行指代消解包括：采用监督分类模型或者依据预设规则，对所述候选子句进行指代消解。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取文本的关注点，包括：获取所述文本的关注点集合；对所述关注点集合中的元素进行归一化，获得所述文本的关注点。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述文本的关注点集合，包括：对所述文本进行搜索查询，获得关注点集合的元素；或，抽取所述文本子句中的实体，得到候选项，对所述候选项进行计算，获得关注点集合包括的各元素。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述子句集合，获得关于所述关注点的子句情感倾向分类，包括：利用情感倾向分析模型，学习所述子句的分词嵌入到向量空间中的向量表示；将所述子句的所有分词的向量表示拼接，获得所述子句的拼接向量表示；根据所述拼接向量表示，获得所述子句的情感倾向分类。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述情感倾向分析模型基于长短期记忆LSTM模型或者卷积神经网络CNN构建。8.一种文本分析装置，其特征在于，包括：关注点获取模块：用于获取文本的关注点；子句集合获取模块：用于根据所述关注点，获取所述文本中关于所述关注点的子句集合；情感倾向分类获取模块：用于根据所述子句集合，获得关于所述关注点的子句情感倾向分类；情感倾向获取模块：用于根据所述情感倾向分类，获得关于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘昊，何伯磊，肖欣延，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11