【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于认知结构模型的文本情感类型识别方法及装置，该方法包括：对于输入的海量开源文本，基于通用语义词典和句法依存关系，采用统计方法自动构建情感维度词典；对所构建的情感维度词典进行求精，求精具体包括语义、情感倾向的不一致性处理和非情感词的过滤；基于求精后得到的高质量的情感维度词典，结合情感认知结构模型中情感维度值与情感类型的对应关系，得到相应的情感类型。本专利技术的上述方案设计思路、可解释性、使用灵活性及有效性上均明显优于已有方法，可用于商务智能、社情舆情、决策评估等领域面向文本的情感分析与识别。【专利说明】一种基于认知结构模型的文本情感类型识别方法及装置
本专利技术属于计算机科学技术中的观点挖掘和情感分析领域，尤其涉及一种基于情感的认知结构模型，采用统计方法构建情感维度词典，自动识别出文本中的多种情感类型的方法及其装置。
技术介绍
观点挖掘和情感分析在社会公共安全、商务智能、社情舆情等领域具有十分重要的应用价值。近年来，社会媒体(人人网、科学网、博客、微博、微信等)在互联网中的蓬勃发展导致了用户产生的内容在数量上呈爆炸式增长。用...
【技术保护点】
一种基于认知结构模型的文本情感类型识别方法，其包括：步骤1、对于输入的海量开源文本，基于通用语义词典和句法依存关系，采用统计方法自动构建不同的情感维度词典；其中，每个情感维度词典具有一个确定的情感维度值；步骤2、对所构建的情感维度词典进行求精得到高质量的情感维度词典，求精具体包括语义、情感倾向的不一致性处理和非情感词的过滤；步骤3、基于求精后得到的高质量的情感维度词典，结合情感认知结构模型中情感维度值与情感类型的对应关系，生成相应的情感类型。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：毛文吉，曾大军，皇甫璐雯，王磊，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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