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

本发明专利技术公开了一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取待分析文本，并确定所述待分析文本所对应的第一待使用特征信息和第二待使用特征信息；确定与所述第一待使用特征信息所对应的第一嵌入向量，并确定与所述第二待使用特征信息相对应的第二嵌入向量；确定所述待分析文本所对应的待使用隐向量；根据所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量和所述待使用隐向量，确定所述待分析文本所对应的情感信息。解决了对文本所对应的情感信息分析不过准确，且分析效率较低的问题，取到了快速准确的对文本进行情感信息的分析。分析。分析。

【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]本专利技术涉及自然语言处理
，尤其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]通过对文本信息进行情感分析，如，对用户评论文本信息进行情感分析，容易获取大众对某一事件或某一产品的看法。
[0003]目前，对文本情感分析大多是采用先提取方面词，再预测情感极性的管道方法，其步骤复杂而且存在方面词提取错误导致的错误扩散现象。而少部分采用联合方法，但这种方法只能局限于使用高效的编码器，而没有考虑使用更高级的模型框架和利用额外的知识来帮助提升模型的性能。
[0004]为了能够更加便捷地分析文本信息的情感倾向，需要对文本情感分析的方法进行改进。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种文本情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，以解决对文本所对应的情感信息分析不过准确，且分析效率较低的问题。
[0006]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，包括：
[0007]获取待分析文本，并确定所述待分析本文档来自技高网...

【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：获取待分析文本，并确定所述待分析文本所对应的第一待使用特征信息和第二待使用特征信息；其中，所述第一待使用特征信息为上下文特征信息，所述第二待使用特征信息为句法特征信息；确定与所述第一待使用特征信息所对应的第一嵌入向量，并确定与所述第二待使用特征信息相对应的第二嵌入向量；确定所述待分析文本所对应的待使用隐向量；根据所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量和所述待使用隐向量，确定所述待分析文本所对应的情感信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待分析文本所对应的第一待使用特征信息和第二待使用特征信息，包括：确定与所述待分析文本相对应的依存句法树；其中，所述待分析文本中包括至少两个分词，所述依存句法树为基于各分词之间的上下文特征和句法特征进行构建的；基于所述依存句法树中，各所述分词之间的上下文特征依赖关系，得到与所述待分析文本相对应的第一待使用特征信息；基于所述依存句法树中，各所述分词之间的句法依赖关系，得到与所述待分析文本相对应的第二待使用特征信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述第一待使用特征信息所对应的第一嵌入向量，包括：基于第一嵌入函数，将所述第一待使用特征信息进行映射处理，得到第一待使用映射信息；确定所述第一待使用映射信息，在上下文特征嵌入矩阵中的第一位置信息，并根据所述第一位置信息所对应的矩阵元素，确定所述第一待使用映射信息所对应的第一嵌入向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述第二待使用特征信息相对应的第二嵌入向量，包括：基于第二嵌入函数，将所述第二待使用特征信息进行映射处理，得到第二待使用映射信息；确定所述第二待使用映射信息，在句法特征嵌入矩阵中的第二位置信息，并根据所述第二位置信息所对应的矩阵元素，确定所述第二待使用映射信息所对应的第二嵌入向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待分析文本所对应的待使用隐向量，包括：基于语言表征模型，对所述待分析文本进行编码，得到与所述待分析文本中各分词相对应的待使用分词向量；将各待使用分词向量进行拼接处理，得到与所述待分析文本相对应的待使用隐向量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋彦，田元贺，陈伟东，李世鹏，
申请(专利权)人：苏州思萃人工智能研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：