情绪识别方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种情绪识别方法及装置，涉及情绪识别领域，也可用于金融领域，方法包括：根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵，其中，所述用户的各项情绪指标是根据向用户提供的设定情绪量表选项得到的；确定在所述情绪得分矩阵中与所述用户的各项情绪指标对应的各维度情绪坐标，并根据所述各维度情绪坐标，确定对应的用户情绪；本申请能够准确评估用户情绪，并及时反馈预警

【技术实现步骤摘要】
情绪识别方法及装置


[0001]本申请涉及情绪识别领域，也可用于金融领域，具体涉及一种情绪识别方法及装置
。

技术介绍

[0002]随着互联网金融不断发展，用户体验重要性逐步提升，而用户情绪是产生用户体验感受的第一步，情绪识别在产品研发中有很高的价值，它能给我们指明产品的设计方向，提供运营的思路和技巧，也可以通过直接激发人的购买行为而创收
。
当前对于互联网金融产品的用户情绪识别与监测存在以下局限性
。
[0003]首先，尚无针对互联网金融产品的用户情绪测量工具，无法准确识别用户在使用金融产品时的情绪反应及反应强度；
[0004]其次，对用户情绪的识别多依据用户在咨询客服
、app
意见反馈中的文本信息进行文本分析得出，无法反应用户在使用过程中的真实情绪反馈，难以定位到具体造成用户负面情绪的原因并进行实时预警
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的问题，本申请提供一种情绪识别方法及装置，能够准确评估用户情绪，并及时反馈预警
。
[0006]为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：
[0007]第一方面，本申请提供一种情绪识别方法，包括：
[0008]根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵，其中，所述用户的各项情绪指标是根据向用户提供的设定情绪量表选项得到的；
[0009]确定在所述情绪得分矩阵中与所述用户的各项情绪指标对应的各维度情绪坐标，并根据所述各维度情绪坐标，确定对应的用户情绪
。
[0010]进一步地，在所述根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵之前，包括：
[0011]根据预设人工智能文本分析模型，提取用户声音中的各类情绪高频情绪词，作为情绪量表选项；
[0012]向用户提供所述情绪量表选项，得到所述用户的各项情绪指标
。
[0013]进一步地，所述根据所述各维度情绪坐标，确定对应的用户情绪，包括：
[0014]根据所述各维度情绪坐标的坐标数值，确定情绪点阵重心坐标；
[0015]根据所述情绪点阵重心坐标所属象限，确定所述用户的整体情绪倾向
。
[0016]进一步地，所述根据所述情绪点阵重心坐标所属象限，确定所述用户的整体情绪倾向，包括：
[0017]根据所述情绪点阵重心坐标所属象限的横坐标，确定所述用户的整体情绪正负向；
[0018]根据所述情绪点阵重心坐标所属象限的纵坐标，确定所述用户的整体情绪激发度
。
[0019]进一步地，在所述根据所述各维度情绪坐标的坐标数值，确定情绪点阵重心坐标之后，还包括：
[0020]根据所述情绪点阵重心坐标与原点的距离，确定所述用户的情绪值；
[0021]根据所述情绪值的数值大小，确定所述用户的情绪感受强度
。
[0022]进一步地，在所述根据所述各维度情绪坐标的坐标数值，确定情绪点阵重心坐标之后，还包括：
[0023]根据所述各维度情绪坐标与所述情绪点阵重心坐标的距离平均值，确定所述用户的情绪发散值；
[0024]根据所述情绪发散值的数值大小，确定所述用户的情绪体验趋势
。
[0025]进一步地，在所述确定对应的用户情绪之后，包括：
[0026]判断所述用户情绪是否属于情绪异常类别；
[0027]若是，则根据与所述用户情绪对应的情绪量表选项确定产品改进方案
。
[0028]第二方面，本申请提供一种情绪识别装置，包括：
[0029]情绪矩阵构建模块，用于根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵，其中，所述用户的各项情绪指标是根据向用户提供的设定情绪量表选项得到的；
[0030]用户情绪识别模块，用于确定在所述情绪得分矩阵中与所述用户的各项情绪指标对应的各维度情绪坐标，并根据所述各维度情绪坐标，确定对应的用户情绪
。
[0031]进一步地，所述情绪矩阵构建模块包括：
[0032]声音提取单元，用于根据预设人工智能文本分析模型，提取用户声音中的各类情绪高频情绪词，作为情绪量表选项；
[0033]指标获取单元，用于向用户提供所述情绪量表选项，得到所述用户的各项情绪指标
。
[0034]进一步地，所述用户情绪识别模块包括：
[0035]重心坐标确定单元，用于根据所述各维度情绪坐标的坐标数值，确定情绪点阵重心坐标；
[0036]情绪倾向确定单元，用于根据所述情绪点阵重心坐标所属象限，确定所述用户的整体情绪倾向
。
[0037]进一步地，所述情绪倾向确定单元包括：
[0038]情绪正负向确定子单元，用于根据所述情绪点阵重心坐标所属象限的横坐标，确定所述用户的整体情绪正负向；
[0039]情绪激发度确定子单元，用于根据所述情绪点阵重心坐标所属象限的纵坐标，确定所述用户的整体情绪激发度
。
[0040]进一步地，所述用户情绪识别模块还包括：
[0041]情绪值确定单元，用于根据所述情绪点阵重心坐标与原点的距离，确定所述用户的情绪值；
[0042]情绪感受强度确定单元，用于根据所述情绪值的数值大小，确定所述用户的情绪感受强度
。
[0043]进一步地，所述用户情绪识别模块还包括：
[0044]发散值确定单元，用于根据所述各维度情绪坐标与所述情绪点阵重心坐标的距离平均值，确定所述用户的情绪发散值；
[0045]情绪体验趋势确定单元，用于根据所述情绪发散值的数值大小，确定所述用户的情绪体验趋势
。
[0046]进一步地，所述用户情绪识别模块还包括：
[0047]异常类别判定单元，用于判断所述用户情绪是否属于情绪异常类别；
[0048]改进方案确定单元，用于若是，则根据与所述用户情绪对应的情绪量表选项确定产品改进方案
。
[0049]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的情绪识别方法的步骤
。
[0050]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的情绪识别方法的步骤
。
[0051]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序
/
指令，该计算机程序
/
指令被处理器执行时实现所述的情绪识别方法的步骤
。
[0052]由上述技术方案可知，本申请提供一种情绪识别方法及装置，通过根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵，其中，所述用户的各项情绪指标是根据向用户提供的设定情绪量表选项得到的；确定在所述情绪得分矩阵中与所述用户的各项情绪指标对应的各维度情绪坐标，并根据所述各维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵，其中，所述用户的各项情绪指标是根据向用户提供的设定情绪量表选项得到的；确定在所述情绪得分矩阵中与所述用户的各项情绪指标对应的各维度情绪坐标，并根据所述各维度情绪坐标，确定对应的用户情绪
。2.
根据权利要求1所述的情绪识别方法，其特征在于，在所述根据用户的各项情绪指标，得到对应的情绪得分矩阵之前，包括：根据预设人工智能文本分析模型，提取用户声音中的各类情绪高频情绪词，作为情绪量表选项；向用户提供所述情绪量表选项，得到所述用户的各项情绪指标
。3.
根据权利要求1所述的情绪识别方法，其特征在于，所述根据所述各维度情绪坐标，确定对应的用户情绪，包括：根据所述各维度情绪坐标的坐标数值，确定情绪点阵重心坐标；根据所述情绪点阵重心坐标所属象限，确定所述用户的整体情绪倾向
。4.
根据权利要求3所述的情绪识别方法，其特征在于，所述根据所述情绪点阵重心坐标所属象限，确定所述用户的整体情绪倾向，包括：根据所述情绪点阵重心坐标所属象限的横坐标，确定所述用户的整体情绪正负向；根据所述情绪点阵重心坐标所属象限的纵坐标，确定所述用户的整体情绪激发度
。5.
根据权利要求3所述的情绪识别方法，其特征在于，在所述根据所述各维度情绪坐标的坐标数值，确定情绪点阵重心坐标之后，还包括：根据所述情绪点阵重心坐标与原点的距离，确定所述用户的情绪值；根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文雅，李嘉淳，吴恺君，边昕昊，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：