【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，具体涉及文本语句情感识别方法、装置、设备和计算机可读介质。
技术介绍
1、文本语句情感识别是一种用于分析文本语句中所包含的情感的技术，而在对话中，情感动态更多地表现为一种互动现象，而不仅仅是个体内部的或单向的情感表达。因此，有效的对话情感分析需要考虑多个影响情感状态的因素。目前通常采用的文本语句情感识别方式为：通过递归神经网络（rnn）或图神经网络（gcn）建模对话中的上下文信息和说话者之间的关系，利用外部知识库（如常识知识图atomic）引入常识信息，从情感因果关系和心理状态的建模，获得文本语句的情感类别。
2、然而，当采用上述方式对文本语句情感识别时，经常会存在如下技术问题：
3、通过递归神经网络或图神经网络建模对话中的上下文信息和说话者之间的关系，但没有显式建模对话的全局主题或情感基调，缺乏对整段对话情感动态的整体性描述，导致文本语句情感识别的准确性和一致性较低。
4、该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本领域...
【技术保护点】
1.一种文本语句情感识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述各个预处理对话文本数据和预先训练的情感基调大模型，生成对话情感基调描述信息集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述各个预处理对话文本数据、所述对话情感基调描述信息集和预先训练的语言特征模型，生成各个语句特征向量集和各个全局对话情感特征向量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述各个全局对话情感特征向量、所述各个全局对话情感特征向量和所述各个语句特征向量集，生成各个对话图结构信息，包括：
5.一种文本...
【技术特征摘要】
1.一种文本语句情感识别方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述各个预处理对话文本数据和预先训练的情感基调大模型，生成对话情感基调描述信息集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述各个预处理对话文本数据、所述对话情感基调描述信息集和预先训练的语言特征模型，生成各个语句特征向量集和各个全局对话情感特征向量，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：刘庆杰，任敏捷，赵颖祺，傅泽华，胡征慧，黄迪，王蕴红，
申请(专利权)人：北京航空航天大学杭州创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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