一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获得目标用户的目标文本数据的情感强度值；获得整体用户情感强度数据以及目标用户的个人情感强度数据；根据个人情感强度数据和整体用户情感强度数据，对目标文本数据的情感强度值进行修正，获得目标文本数据的修正情感强度值。通过用户个人的情感强度数据以及整体用户情感强度数据并生成修正公式，再通过修正公式对用户的文本数据的情感强度值进行修正，获得较为客观、准确的评论数据修正情感强度值。并且通过修正情感强度值训练模型，并得到数据特征分类，提高了算法预测情感强度的准确性。提高了算法预测情感强度的准确性。提高了算法预测情感强度的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及文本分析领域，具体而言，涉及一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]伴随智能化和网联化的推广，互联网企业与各大行业进行深度合作，用户可以从各个论坛或APP(APPlication,应用程序)应用中发表评论。评论文本内容中蕴含着丰富的有价值信息。深入分析文本内容，挖掘客户评论观点以及情绪强度，可以为产品调研及分析提供指引。目前的文本分析中，主要根据上下文关系判断词语的情感倾向，得到的结果不准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例的目的在于一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，通过对多个用户文本数据进行预处理以及过滤处理，获得过滤数据，根据过滤数据计算用户个人的情感强度数据以及整体用户情感强度数据并生成修正公式，再通过修正公式对用户的文本数据的情感强度值进行修正，获得较为客观、准确的评论数据修正情感强度值，以量化方式表现用户的情感强度，更加直观。避免根据上下文关系判断情感强度，导致情感强度值计算不准确。并且通过修本文档来自技高网...

【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，包括：获得目标用户的目标文本数据的情感强度值；获得整体用户情感强度数据以及所述目标用户的个人情感强度数据；根据所述用户个人的情感强度数据和所述整体用户情感强度数据，对所述目标文本数据的情感强度值进行修正，获得所述目标文本数据的修正情感强度值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述获得整体用户情感强度数据以及所述目标用户的个人情感强度数据，包括：获取多个用户第一历史时间内的文本数据，根据所述多个用户文本数据，获得整体用户情感强度数据；获取所述用户个人的多个第二历史时间内的所述文本数据，根据多个所述文本数据，获得所述用户个人的情感强度数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，在所述获取多个用户第一历史时间内的文本数据之后，所述根据所述多个用户文本数据，获得整体用户情感强度数据之前，方法还包括：将获取到的所述多个用户文本数据进行清洗整合并分词，获得分词数据；通过词频算法，对分词数据进行处理，获得多个预处理数据；根据所述预处理数据的近义词，获得自定义词库；根据所述自定义词库对多个所述预处理数据进行过滤，获得多个过滤数据；所述根据所述多个用户文本数据，获得整体用户情感强度数据，包括：通过所述过滤数据，获得所述整体用户情感强度数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述根据所述用户个人的情感强度数据和所述整体用户情感强度数据，对所述目标文本数据的情感强度值进行修正，获得所述目标文本数据的修正情感强度值，包括：根据所述用户个人的情感强度数据和所述整体用户情感强度数据生成修正公式；其中，所述整体用户情感强度数据包括：整体用户的情感强度分布值中的第一分位数、中位数以及第二分位数；所述用户个人的情感强度数据包括：所述目标文本数据的情感强度值，以及用户个人的情感强度分布值中的第一分位数、中位数和第二分位数；通过所述修正公式将所述目标文本数据的情感强度值进行修正。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：许俊海，李敏，黄家琪，刘智睿，林深和，邹靖凯，赖信君，杨国匡，吴文杰，龙文，
申请(专利权)人：广汽埃安新能源汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：