细粒度情感分析方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了细粒度情感分析方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术，先是对待分析文本进行信息抽取，得到实体抽取结果和属性抽取结果，然后利用疑问句生成策略扩展生成属性疑问句文本以组成属性疑问句文本集，之后再根据疑问句选取策略从属性疑问句文本集中选取属性疑问句文本作为目标属性疑问句文本，最后以目标属性疑问句文本的待分析组合文本作为情感分析模型的输运进行运算得到情感分类结果。实现了基于任意文本进行细粒度情感分析时只需先获取所有实体和属性，然后在进行文本中某一实体的情感分析时充分考虑到其他实体和属性的影响，使得最终进行情感分析的结果更加准确，而且无需利用特殊的网络结构建模使得可扩展性强。建模使得可扩展性强。建模使得可扩展性强。

【技术实现步骤摘要】
细粒度情感分析方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能的智能决策
，尤其涉及一种细粒度情感分析方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]细粒度情感分析(aspect based sentiment analysis,ABSA)是一个重要的NLP(即自然语言处理)任务，在情感极性分类的基础上，对情感针对的主体、属性进行更深一步的细粒度解读。此任务在舆情分析、对话系统等多个场景非常重要。目前是利用特殊的网络结构建模，细粒度分析输入的句子、针对的实体、具体的属性以及属性对应的情感极性。
[0003]这类方法与具体的任务、数据集高度绑定，可扩展性很差。此外，这类方法是分开处理具体对象和属性时，无法引入全局信息，忽略了待分析句子中的其他实体、属性以及属性间的关系，因此很容易引入误解和混淆。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种细粒度情感分析方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中对文本进行细粒度情感分析时是利用特殊的网络结构建模，与具体的任务、数据集高度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种细粒度情感分析方法，其特征在于，包括：响应于细粒度情感分析指令，根据所述细粒度情感分析指令获取待分析文本，将所述待分析文本进行信息抽取，得到实体抽取结果和属性抽取结果；根据所述属性抽取结果中的每一个属性关系数据及所调用的疑问句生成策略，扩展生成属性疑问句文本，由每一个属性关系数据的属性疑问句文本组成属性疑问句文本集；调用预设的疑问句选取策略，根据所述疑问句选取策略从所述属性疑问句文本集中选取属性疑问句文本，作为目标属性疑问句文本；获取所述目标属性疑问句文本的目标属性关系数据，由所述目标属性关系数据在所述待分析文本中筛选获取对应的分句，作为目标分句文本；将所述目标属性疑问句文本与所述目标分句文本进行组合，得到待分析组合文本；以及调用预先训练的情感分析模型，将所述待分析组合文本输入至所述情感分析模型进行运算，得到与所述待分析组合文本对应的情感分类结果。2.根据权利要求1所述的细粒度情感分析方法，其特征在于，所述将所述待分析文本进行信息抽取，得到实体抽取结果和属性抽取结果，包括：通过实体抽取获取所述待分析文本的实体抽取结果；通过关系抽取获取所述实体抽取结果中各实体之间的关系，得到三元组提取结果，由三元组提取结果对应组成属性抽取结果。3.根据权利要求1所述的细粒度情感分析方法，其特征在于，所述根据所述属性抽取结果中的每一个属性关系数据及所调用的疑问句生成策略，扩展生成属性疑问句文本，包括：获取所述属性抽取结果中的第i号属性关系数据；其中，i的初始值为1，i的取值范围是[1，N],N表示所述属性抽取结果中属性关系数据的总个数；调用所述疑问句生成策略对应的疑问句模板，将第i号属性关系数据按照实体及属性的顺序依次填充至疑问句模板，生成与第i号属性关系数据对应的第i号属性疑问句文本；将i自增1更新i的取值；若i未超出N，返回执行所述获取所述属性抽取结果中的第i号属性关系数据的步骤；若i超出N，获取第1号属性关系数据至第N号属性关系数据组成属性疑问句文本集。4.根据权利要求1所述的细粒度情感分析方法，其特征在于，所述根据所述属性抽取结果中的每一个属性关系数据及所调用的疑问句生成策略，扩展生成属性疑问句文本，包括：获取所述属性抽取结果中的第i号属性关系数据；其中，i的初始值为1，i的取值范围是[1，N],N表示所述属性抽取结果中属性关系数据的总个数；随机获取本地疑问句数据库中的其中一个疑问句作为当前选定疑问句文本，将当前选定疑问句文本中的实体及属性由第i号属性关系数据进行替换，生成与第i号属性关系数据对应的第i号属性疑问句文本；将i自增1更新i的取值；若i未超出N，返回执行所述获取所述属性抽取结果中的第i号属性关系数据的步骤；若i超出N，获取第1号属性关系数据至第N号属性关系数据组成属性疑问句文本集。5.根据权利要求1所述的细粒度情感分析方法，其特征在于，所述疑问句选取策略是依序从所述属性疑问句文本集中选取属性疑问句文本；
所述根据所述疑问句选取策略从所述属性疑问句文本集中选取属性疑问句文本，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张智，白祚，赵亮，孙梓淇，莫洋，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：