文本情感分析方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术提供了一种文本情感分析方法、系统及电子设备，涉及文本情感分析领域，该方法首先根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果；其中，情感数据库中存储有预设语句与情感的对应关系；再根据第一情感分析结果，确定各个语句中的待分析语句；然后根据待分析语句和训练后的情感分类模型，确定待分析语句对应的第二情感分析结果；最后根据第一情感分析结果和第二情感分析结果，确定待分析文本的情感分析结果。该方法通过预设的情感数据库对待分析文本进行查找，对数据库中存在的待分析文本则直接输出情感分析结果，减少对相关深度学习模型的调用，减少分析时间。分析时间。分析时间。

【技术实现步骤摘要】
文本情感分析方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及文本情感分析
，尤其是涉及一种文本情感分析方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]文本情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，现有技术的文本情感分析需要通过深度学习相关模型来实现，使用深度学习进行文本情感分析时会消耗较多的资源。在实际对文本进行情感分析时，文本中很多语句是重复的，导致深度学习模型的重复调用，增加了分析时间。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种文本情感分析方法、系统及电子设备，在对文本进行情感分析之前，通过预设的情感数据库对待分析文本进行查找，对数据库中存在的待分析文本则直接输出情感分析结果，减少对相关深度学习模型的调用，减少分析时间。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种文本情感分析方法，该方法包括：
[0005]根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果；其中，情感数据库中存储有预设语句与情感的对应关系；
[0006]根据第一情感分析结果，确定各个语句中的待分析语句；
[0007]根据待分析语句和训练后的情感分类模型，确定待分析语句对应的第二情感分析结果；
[0008]根据第一情感分析结果和第二情感分析结果，确定待分析文本的情感分析结果。
[0009]在一些实施方式中，根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果的步骤，包括：
[0010]对待分析文本进行分割处理，确定构成待分析文本的各个语句；
[0011]分别对语句进行哈希运算，得到各个语句对应的哈希值；
[0012]将各个语句对应的哈希值分别输入至预设的情感数据库中，判断情感数据库中是否包含哈希值，并将判断结果确定为第一感情分析结果。
[0013]在一些实施方式中，根据第一情感分析结果，确定各个语句中的待分析语句的步骤，包括：
[0014]在第一感情分析结果中确定情感数据库中不包含哈希值的语句；
[0015]将该语句确定为待分析语句。
[0016]在一些实施方式中，根据待分析语句和训练后的情感分类模型，确定待分析语句对应的第二情感分析结果的步骤，包括：
[0017]将待分析语句输入至情感分类模型中进行情感分析；
[0018]情感分类模型输出待分析语句的情感分析结果，并将情感分析结果作为待分析语句的第二情感分析结果。
[0019]在一些实施方式中，根据待分析语句和训练后的情感分类模型，确定待分析语句对应的第二情感分析结果的步骤之后，方法还包括：
[0020]根据语句对应的哈希值以及语句的情感分析结果，确定语句的感情分析结果键值对；
[0021]将语句的感情分析结果键值对输入至情感数据库中；
[0022]情感数据库接收语句的感情分析结果键值后，更新语句对应的感情分析结果。
[0023]在一些实施方式中，根据第一情感分析结果和第二情感分析结果，确定待分析文本的情感分析结果的步骤，包括：
[0024]对第一情感分析结果中各个语句的情感分析结果进行统计，得到情感分析结果的统计数据；
[0025]将统计数据中数量最多的语句的情感分析结果，确定为待分析文本的情感分析结果。
[0026]在一些实施方式中，对待分析文本进行分割处理，确定构成待分析文本的各个语句的步骤，包括：
[0027]遍历待分析文本，获取待分析文本中的句号位置；
[0028]根据待分析文本中的句号位置，确定待分析文本中包含的所有语句并计算语句的长度；
[0029]若语句长度超过预设长度阈值将语句再次进行分割，直至待分析文本的各个语句的长度不超过预设长度阈值时，确定待分析文本的各个语句。
[0030]第二方面，本专利技术实施例提供了一种文本情感分析系统，该系统包括：
[0031]第一分析模块，用于根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果；其中，情感数据库中存储有预设语句与情感的对应关系；
[0032]待分析语句确定模块，用于根据第一情感分析结果，确定各个语句中的待分析语句；
[0033]第二分析模块，用于根据待分析语句和训练后的情感分类模型，确定待分析语句对应的第二情感分析结果；
[0034]情感分析确定模块，用于根据第一情感分析结果和第二情感分析结果，确定待分析文本的情感分析结果。
[0035]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；存储器上存储有计算机程序，计算机程序在被处理器运行时实现上述第一方面任意可能的实施方式中提到的文本情感分析方法的步骤。
[0036]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器运行时实现上述第一方面任意可能的实施方式中提到的文本情感分析方法的步骤。
[0037]本专利技术实施例带来了以下有益效果：
[0038]本专利技术提供了一种文本情感分析方法、系统及电子设备，该方法首先根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果；其中，情感数据库中存储有预设语句与情感的对应关系；然后根据第一情感分析结果，确定各个语句中的待分析语句；再根据待分析语句和训练后的情感分类模型，确定待分析语句对应的第二情感分析结
果；然后根据第一情感分析结果和第二情感分析结果，确定待分析文本的情感分析结果。该方法在对文本进行情感分析之前，通过预设的情感数据库对待分析文本进行查找，对数据库中存在的待分析文本则直接输出情感分析结果，减少对相关深度学习模型的调用，减少分析时间。
[0039]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本专利技术的上述技术即可得知。
[0040]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施方式，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本专利技术实施例提供的一种文本情感分析方法的流程图；
[0043]图2为本专利技术实施例提供的一种文本情感分析方法中步骤S101的流程图；
[0044]图3为本专利技术实施例提供的一种文本情感分析方法中步骤S201的流程图；
[0045]图4为本专利技术实施例提供的一种文本情感分析方法中步骤S102的流程图；
[0046]图5为本专利技术实施例提供的一种文本情感分析方法中步骤S103的流程图；
[0047]图6为本专利技术实施例提供的一种文本情本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文本情感分析方法，其特征在于，所述方法包括：根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果；其中，所述情感数据库中存储有预设语句与情感的对应关系；根据所述第一情感分析结果，确定所述各个语句中的待分析语句；根据所述待分析语句和训练后的情感分类模型，确定所述待分析语句对应的第二情感分析结果；根据所述第一情感分析结果和所述第二情感分析结果，确定所述待分析文本的情感分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待分析文本中的各个语句和预设的情感数据库，确定第一情感分析结果的步骤，包括：对待分析文本进行分割处理，确定构成所述待分析文本的各个语句；分别对所述语句进行哈希运算，得到各个所述语句对应的哈希值；将各个所述语句对应的哈希值分别输入至预设的情感数据库中，判断所述情感数据库中是否包含所述哈希值，并将判断结果确定为第一感情分析结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一情感分析结果，确定所述各个语句中的待分析语句的步骤，包括：在所述第一感情分析结果中确定所述情感数据库中不包含所述哈希值的语句；将该所述语句确定为待分析语句。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待分析语句和训练后的情感分类模型，确定所述待分析语句对应的第二情感分析结果的步骤，包括：将所述待分析语句输入至所述情感分类模型中进行情感分析；所述情感分类模型输出所述待分析语句的情感分析结果，并将所述情感分析结果作为所述待分析语句的第二情感分析结果。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述待分析语句和训练后的情感分类模型，确定所述待分析语句对应的第二情感分析结果的步骤之后，所述方法还包括：根据所述语句对应的哈希值以及所述语句的情感分析结果，确定所述语句的感情分析结果键值对；将所述语句的感情分析结果键值对输入至所述情感数据库中；所述情感数据库接收所述语句的感情分...

【专利技术属性】
技术研发人员：任亮，傅雨梅，何飞云，罗刚，
申请(专利权)人：北京知因智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：