CN104573030B - 一种文本情绪预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供的文本情绪预测方法及装置，构建情绪匹配知识库，将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。在人工构建具有动作与对象标注的情绪匹配知识库的基础上，将待分类文本自动学习进行分类，提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

Description

一种文本情绪预测方法及装置

技术领域

本申请涉及一种文本情绪预测方法及装置。

背景技术

对文本数据进行自动化情绪分析和预测是自然语言处理、情绪计算等人工智能技术的重要应用领域，其主要目的是应用自然语言处理技术和情绪计算技术，对读者阅读文本后可能触发的情绪类别进行预测。随着信息技术的不断发展和信息***应用范围的不断深化，对文本数据进行自动化情绪分析和预测是提高企业生产效率和竞争优势的重要技术措施。

对于需要处理大量文本数据的行业而言，随着各类数字化业务的开拓，如何在浩如烟海的资料中预测用户对产品的可能触发的情绪，发掘用户的兴趣与需求都是大数据处理行业面对的直接挑战。但是，现有技术中，还没有一种可以有效预测读者对文本的阅读情绪的方法，如果以人工预测处理的方式对文本的包含的情绪类别进行分类预测，对大规模文本而言，会浪费极大的人力，导致分类效率低下。

发明内容

本申请提供一种文本情绪预测方法及装置，可以提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

根据本申请的第一方面，本申请提供一种文本情绪预测方法，包括：构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

根据本申请的第二方面，本申请提供一种文本情绪预测装置，包括：构建单元，用于构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；匹配单元，用于将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；分类单元，用于将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

本申请提供的文本情绪预测方法及装置，构建情绪匹配知识库，将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。在人工构建具有动作与对象标注的情绪匹配知识库的基础上，将待分类文本自动学习进行分类，提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图；

图2为本发明实施例的另一种方法流程图；

图3为发明实施例的装置结构示意图；

图4为发明实施例的另一种装置结构示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

在本申请实施例中，提供一种文本情绪预测方法及装置，可以提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

实施例一：

请参考图1，图1为本发明实施例一的方法流程图。如图1所示，一种文本情绪预测方法，可以包括以下步骤：

101、构建情绪匹配知识库。

情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，情绪匹配知识库用于与待分类文本进行匹配。本实施例的情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度。

上述句子可以从常用汉语词典、汉语知识库、大规模的微博、新闻等语料库中进行选取。

本申请实施例的句子是用于与待分类文本进行匹配的，句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事可以通过人工标注的方式实施。

102、将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征。

情绪特征包含待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事。

待分类文本的情绪类别以及情绪级别是通过与情绪匹配知识库匹配后得到的。具体的匹配过程可以通过句法分析树以及依存关系分析树等分析工具进行匹配。

103、将待分类文本的情绪特征进行分类。

分类后即可得到文本的情绪分类结果。本实施例中分类的结果表现为待分类文本包含的情绪类别及每个所述情绪类别的发生概率。一个实施例中，还可以将情绪类别的发生概率进行排序，最后还可以将排序后的结果显示给用户进行使用，从而达到对待分类文本的情绪进行分类和预测的目的。

本申请提供的文本情绪预测方法，构建情绪匹配知识库，将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。在人工构建具有动作与对象标注的情绪匹配知识库的基础上，将待分类文本自动学习进行分类，提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

实施例二：

请参考图2，图2为本发明实施例二的方法流程图。如图2所示，一种文本情绪预测方法，可以包括以下步骤：

201A、从常识知识库中选取动词和/或形容词，标注为待匹配的情绪触发词。

在人工智能的研究中，常识性知识是指收集到的事实和一个普通人预知的信息。常识知识库是一种存储常识性知识的知识库，常见的常识知识库包括Word Net(词网，一种词典式的常识知识库)、CYC(Cycorp公司开发并维护的数据库)、Thought Treasure(思想珍藏，一种涉及自然语言处理常识知识库)、Semantic Web(语义网，一种未来的同时具有领域知识库和常识知识库的网络)、Open Mind Common Sense(启心常识知识库)等。这些都属于通用常识知识库，无法直接应用于读者情绪预测中。人类的很多情绪表达是隐含的、没有情绪词的，但这些情绪表达可以基于潜藏在脑中的常识性知识进行分析得到。

本申请实施例中，从常识知识库中选取多个动词或者形容词，或者，同时选取动词和形容词。具体的选取方式根据实际需要设置。如果是英文常识库中的动词和形容词，则采用机器翻译与人工矫正相结合的方法翻译成中文动词和形容词。在选取时，注意去除重复的词以及部分不常用的生僻词和部分古汉语用词。

以上所述的动词以及形容词意义可以不直接表示某种情绪，通常，动词和形容词都可以触发某种情绪的出现。如：“打”是一个动词，可能触发读者的情绪类别为：愤怒、憎恶、恐惧、贬责等。本实施例步骤将这些形容词和动词标注出来，作为待匹配的情绪触发词。

201B、从语料库中选取出包含有待匹配的情绪触发词的句子。

可以从大规模微博、新闻材料、博客等语料库中查找带有上述待匹配的情绪触发词的句子。

201C、根据待匹配的情绪触发词，标注句子的情绪类别以及情绪级别以及待匹配的情绪触发词的施事和受事。

情绪级别用于表示情绪级别的强弱程度。

本实施例中，情绪级别用1、3、5、7、9五个等级标注，数字越大表示该情绪类别的强度越强。同一个词可以属于多个情绪类别。情绪类别分为7个大类别和21个小类别，如表1所示

编号	情感类(大类)	情感类(小类)
			1	乐	快乐、安心
2	好	尊敬、赞扬、相信、喜爱、祝愿
			3	怒	愤怒
4	哀	悲伤、失望、疚、思
			5	惧	慌、恐惧、羞
6	恶	烦闷、憎恶、贬责、妒忌、怀疑
			7	惊	惊奇

表1

假设在语料库中，选取了“警察抓小偷”的句子为例，“抓”为待匹配的情绪触发词，标注“警察抓小偷”的情绪类别为赞扬、安心，并且标注赞扬的情绪级别为3，安心的情绪级别为5，施事为警察，受事为小偷。

以上步骤201A-201C为构建情绪匹配知识库的一种具体实施过程，该情绪匹配知识库用于与待分类文本进行匹配。构建好情绪匹配知识库后，即可以将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，具体的实施过程可以如步骤202A-202D。

202A、通过预设的分析工具标注出待分类文本中的情绪触发词，以及情绪触发词的施事和受事。

预设的分析工具包括：句法分析树以及依存关系分析树。借助分析工具，可以自动标注出待分类文本中可以触发读者情绪的动词和/或形容词，称为情绪触发词。同时，还可以标注出情绪触发词对应的施事和受事。

202B、在情绪匹配知识库中查找匹配的句子。

匹配的句子携带的待匹配的情绪触发词与待分类文本的情绪触发词相同。也即，在情绪匹配知识库中查找带有待分类文本中的情绪触发词的句子，即为匹配的句子。

202C、从匹配的句子中筛选出训练例句。

训练例句的施事和受事与待分类文本的施事和受事的意义相同或接近。

在带有情绪触发词的句子中，筛选出施事和受事与待分类文本中的施事和受事相同或接近的句子，即可作为训练例句。

202D、将训练例句的情绪类别及情绪强度作为待分类文本的情绪类别及情绪强度，结合待分类文本的施事和受事，得到待分类文本的情绪特征。

在为待分类文本匹配到合适的训练例句后，将训练例句中的情绪类别及情绪强度作为待分类文本的情绪类别及情绪强度。本实施例将待分类文本的施事和受事与情绪类别及情绪强度结合，作为待分类文本的情绪特征。

假设待分类文本是“城管打小贩。”具体实施步骤如下：待分类文本的情绪触发词为：“打”，施事是“城管”，受事是“小贩”。在具有动作与对象标注的情绪匹配知识库中查找与动词“打”相同的条目，再寻找施事与“城管”相同或相似，受事与“小贩”相同或相似的条目，找到该条目触发的读者情绪类(小类)为“愤怒”、“憎恶”、“贬责”和“恐惧”，对应的情绪强度分别为9/7/7/5。因此，待分类文本的特征如表2所示：

情绪类别(小类)	情绪级别	情绪触发词	施事	受事	情绪词
						愤怒/憎恶/贬责/恐惧	9/7/7/5	打	城管	小贩	无

表2

203、通过机器学习分类方法对待分类文本的情绪特征进行分类。

分类后得到待分类文本包含的情绪类别及每个情绪类别的发生概率。机器学习分类方法包括：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机。

将表2中的情绪特征作为机器学习分类方法学习的特征，采用机器学习分类方法如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等对待分类文本进行分类，得到分类结果如表3所示：

表3

本申请的一个实施例中，还可以包括步骤：

204、将每个情绪类别的发生概率输出，显示给用户。

上述结果排序输出得到待分类文本“城管打小贩”可能触发读者情绪的类别有：愤怒、憎恶、贬责和恐惧。

实施例三：

相应的，本申请还提供一种文本情绪预测装置，请参考图3，图3为本发明实施的装置结构示意图。如图3所示，文本情绪预测装置可以包括：

构建单元30，用于构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；

匹配单元31，用于将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；

分类单元32，用于将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

请一并参考图4，一个实施例中，本申请的文本情绪预测装置的构建单元30包括：

标注单元300，用于从常识知识库中选取动词和/或形容词，标注为待匹配的情绪触发词。

选取单元301，用于从语料库中选取出包含有所述待匹配的情绪触发词的句子。

配置单元302，用于根据所述待匹配的情绪触发词，配置所述句子的情绪类别以及情绪级别，所述情绪级别用于表示所述情绪级别的强弱程度，以及，第二标注单元，用于标注所述待匹配的情绪触发词的施事和受事。

一个实施例中，本申请的文本情绪预测装置的匹配单元31包括：

分析标注单元310，用于通过预设的分析工具标注出所述待分类文本中的情绪触发词，以及所述情绪触发词的施事和受事。

查找单元311，用于在所述情绪匹配知识库中查找匹配的句子，所述匹配的句子携带的所述待匹配的情绪触发词与所述待分类文本的所述情绪触发词相同。

筛选单元312，用于从所述匹配的句子中筛选出训练例句，所述训练例句的施事和受事与所述待分类文本的施事和受事的意义相同或接近。

分配单元313，用于将所述训练例句的情绪类别及情绪强度作为所述待分类文本的情绪类别及情绪强度，结合所述待分类文本的施事和受事，得到所述待分类文本的情绪特征。

一个实施例中，分类单元32具体用于：通过机器学习分类方法对所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到所述待分类文本包含的情绪类别及每个所述情绪类别的发生概率，作为文本的情绪分类结果。

本申请提供的文本情绪预测装置，用于构建情绪匹配知识库，将待分类文本与情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。在人工构建具有动作与对象标注的情绪匹配知识库的基础上，将待分类文本自动学习进行分类，提高读者情绪预测的准确性和效率，满足大规模文本语料处理的需求。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。

Claims (8)

1.一种文本情绪预测方法，其特征在于，包括：

构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；

通过预设的分析工具标注出所述待分类文本中的情绪触发词，以及所述情绪触发词的施事和受事；

在所述情绪匹配知识库中查找匹配的句子，所述匹配的句子携带的待匹配的情绪触发词与所述待分类文本中的情绪触发词相同；

从所述匹配的句子中筛选出训练例句，所述训练例句的施事和受事与所述待分类文本的施事和受事的意义相同；

将所述训练例句的情绪类别及情绪强度作为所述待分类文本的情绪类别及情绪强度，结合所述待分类文本的施事和受事，得到所述待分类文本的情绪特征；所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；

将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

2.如权利要求1所述的文本情绪预测方法，其特征在于，所述构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库包括：

从常识知识库中选取动词和/或形容词，标注为待匹配的情绪触发词；

从语料库中选取出包含有所述待匹配的情绪触发词的句子；

根据所述待匹配的情绪触发词，标注所述句子的情绪类别以及情绪级别，以及，所述待匹配的情绪触发词的施事和受事。

3.如权利要求1所述的文本情绪预测方法，其特征在于，所述预设的分析工具包括：

句法分析树以及依存关系分析树。

4.如权利要求1所述的文本情绪预测方法，其特征在于，所述将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果包括：

通过机器学习分类方法对所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到所述待分类文本包含的情绪类别及每个所述情绪类别的发生概率，作为文本的情绪分类结果。

5.一种文本情绪预测装置，其特征在于，包括：

构建单元，用于构建用于与待分类文本进行匹配的情绪匹配知识库，所述情绪匹配知识库包含句子的情绪类别、情绪级别、施事以及受事，所述情绪级别用于表示所述情绪类别的强弱程度；

匹配单元，用于将所述待分类文本与所述情绪匹配知识库进行匹配，得到待分类文本的情绪特征，所述情绪特征包含所述待分类文本的情绪类别、情绪级别、施事以及受事；

其中，所述匹配单元包括：

分析标注单元，用于通过预设的分析工具标注出所述待分类文本中的情绪触发词，以及所述情绪触发词的施事和受事；

查找单元，用于在所述情绪匹配知识库中查找匹配的句子，所述匹配的句子携带的待匹配的情绪触发词与所述待分类文本中的情绪触发词相同；

筛选单元，用于从所述匹配的句子中筛选出训练例句，所述训练例句的施事和受事与所述待分类文本的施事和受事的意义相同；

分配单元，用于将所述训练例句的情绪类别及情绪强度作为所述待分类文本的情绪类别及情绪强度，结合所述待分类文本的施事和受事，得到所述待分类文本的情绪特征；

分类单元，用于将所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到文本的情绪分类结果。

6.如权利要求5所述的文本情绪预测装置，其特征在于，所述构建单元包括：

标注单元，用于从常识知识库中选取动词和/或形容词，标注为待匹配的情绪触发词；

选取单元，用于从语料库中选取出包含有所述待匹配的情绪触发词的句子；

配置单元，用于根据所述待匹配的情绪触发词，配置所述句子的情绪类别以及情绪级别，所述情绪级别用于表示所述情绪级别的强弱程度，以及，第二标注单元，用于标注所述待匹配的情绪触发词的施事和受事。

7.如权利要求5所述的文本情绪预测装置，其特征在于，所述预设的分析工具包括：

句法分析树以及依存关系分析树。

8.如权利要求5所述的文本情绪预测装置，其特征在于，所述分类单元具体用于：通过机器学习分类方法对所述待分类文本的情绪特征进行分类，得到所述待分类文本包含的情绪类别及每个所述情绪类别的发生概率，作为文本的情绪分类结果。