一种情感分析的装置和方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种情感分析的装置和方法，其中的一种情感分析的装置包括特征抽取模块、特征优化模块、实体抽取网络模块、情感提取网络模块、特征融合模块、情感分类模块，其中：特征优化模块用以对句子特征向量集进行处理，获得实体识别特征集；实体抽取网络模块用以根据实体识别特征集抽取实体词；情感提取网络模块用以根据句子特征向量集得到情感词特征向量；特征融合模块将实体特征集和情感词特征向量进行拼接，得到增强的情感特征，此特征加强了实体和情感词的权重，能有效提升模型整体的实体识别和情感分类的准确率。在实际应用中，采用本发明专利技术所述的模型和方法能明显提高识别的准确率，具有较好的推广意义。具有较好的推广意义。具有较好的推广意义。

【技术实现步骤摘要】
一种情感分析的装置和方法


[0001]本专利技术涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种情感分析的装置和方法。

技术介绍

[0002]随着网络技术的发展，越来越多的产品通过互联网进行销售，电商平台以及品牌方需要持续关注用户的评价，通过分析评价数据，抽取评价词的正负面，对产品和服务的反馈舆情进行挖掘，统计情感走势，以此为依据进一步对产品和服务进行改进。
[0003]目前现有的技术通常是采用两个模型，一个模型用于抽取产品名称，如药品、水杯，一个模型用于分析评价词的情感类型，在实际应用中，采用两个模型，存在重复建设、效率低下的缺陷，同时由于两个模型的输出数据相互独立，存在输出存在信息残缺不完整、缺乏关联性，数据利用率差的缺陷，例如一个句子中通过一个模型获得AB两个实体，通过另一个模型获得评价，但是不知道评价是对谁。

技术实现思路

[0004]本专利技术为解决现有技术中存在的上述缺陷，提出一种情感分析的装置和方法。
[0005]为了实现以上目的，本专利技术提出了一种情感分析的装置，包括特征抽取模块、特征优化模块、实体抽取网络模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种情感分析的装置，其特征是，包括特征抽取模块、特征优化模块、实体抽取网络模块、情感提取网络模块、特征融合模块、情感分类模块，其中：特征抽取模块用以从输入的带标签的句子文本中抽取每个字的特征，得到句子特征向量集；特征优化模块用以对句子特征向量集进行处理，获得实体识别特征集；实体抽取网络模块用以根据实体识别特征集抽取实体词；情感提取网络模块用以根据句子特征向量集得到情感词特征向量；特征融合模块将实体特征集和情感词特征向量进行拼接，得到增强的情感特征；情感分类模块根据增强的情感特征输出情感类型。2.如权利要求1所述的装置，其特征是，所述特征抽取模块采用Bert神经网络模型实现。3.如权利要求1所述的装置，其特征是，所述特征优化模块采用双层LSTM神经网络模型实现。4.如权利要求1所述的装置，其特征是，所述实体抽取网络模块包括分类器和抽取实体词模块，所述分类器用于得到实体词的位置，所述抽取实体词模块用于得到实体词的内容。5.如权利要求4所述的装置，其特征是，所述实体抽取网络模块包括三个分类器，所述三个分类器分别用于抽取实体词的开始位置、中间位置和结束位置。6.如权利要求1所述的装置，其特征是，所述情感提取网络模块包括动态特征加权模块、特征屏蔽模块和情感特征抽取模块，其中：动态特征加权模块：用以根据离中心字特征向量的距离远近设置句子中...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾祥云，朱姬渊，
申请(专利权)人：上海大参林医疗健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：