【技术实现步骤摘要】
一种获取文本信息中情感要素的方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及文本信息分析领域，具体涉及一种获取文本信息中情感要素的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
互联网的到来，大数据概念基本上成为人们的口头禅，越来越多的网民认识到数据的客观重要性并尝试去发掘隐藏在其中的深层含义。文本情感数据是大数据的另一种体现，互联网平台可以作为人们发表自己的观点、想法和看法的新载体。人们可以轻松地通过这个强大的媒介在任何地方、任何时间分享经验和情绪。如何获取和分析人们表达的情感成为新挑战。近年来，情感分析研究着重于情感分类(二元的极性分类，多元的情绪分类等)，其中也包括情感分析中的一些信息提取任务，如提取情感极性。然而，这些方法需要观察情感链接表达。在大数据环境下，深度的挖掘这些隐含的情感要素特征，发现事件驱动情感原因对于政府部门的舆情监控、企业的经营决策和个人的购买决定，都起着至关重要的影响。舆情监控：主要体现在舆情对政府的形象产生影响，政府通过文本情感分析技术可以及时有效、全面掌握国家的信息命脉。对外政府可以...
【技术保护点】
1.一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，包括步骤：/n对所述文本进行预处理；/n获取情感分析模型；/n将预处理后的文本代入所述情感分析模型，得到文本信息中的情感要素。/n
【技术特征摘要】
1.一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，包括步骤：
对所述文本进行预处理；
获取情感分析模型；
将预处理后的文本代入所述情感分析模型，得到文本信息中的情感要素。
2.根据权利要求1所述的一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，对所述文本进行预处理的步骤包括：
获取文本集合；
将所述文本集合进行分词处理，得到第一中间文本；
对所述第一中间文本进行除杂，得到第二中间文本；
对所述第二中间文本进行特征选择，得到第三中间文本。
3.根据权利要求1所述的一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，所述情感分析模型为LSTM网络模型。
4.根据权利要求2所述的一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，所述第三中间文本为矩阵向量。
5.根据权利要求2所述的一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，所述除杂包括：去停用词、去词频过高词、去词频过低词、去文档频过高词、以及去文档频过低词的至少一种。
6.根据权利要求1所述的一种获取文本信息中情感要素的方法，其特征在于，将预处理后的文本代入所述情感分析模型，得到文本信息中的情感要素的步骤包括：
输入训练集；
对训练文本进行预处理；
对文本句进行序列标注；
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