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    广西11选5直播: 中文网络话题评论文本语义倾向分析的方法及装置.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510296299.4

    申请日:

    2015.06.02

    公开号:

    CN104881402A

    公开日:

    2015.09.02

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/27申请日:20150602|||公开
    IPC分类号: G06F17/27; G06F17/30 主分类号: G06F17/27
    申请人: 北京京东尚科信息技术有限公司; 北京京东世纪贸易有限公司
    发明人: 刘姗
    地址: 100080北京市海淀区杏石口路65号西杉创意园西区11C楼东段1-4层西段1-4层
    优先权:
    专利代理机构: 北京品源专利代理有限公司11332 代理人: 孟金喆; 胡彬
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510296299.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.01.09|||2015.09.30|||2015.09.02

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种中文网络话题评论文本语义倾向分析的方法及装置。该方法包括:对中文网络话题评论文本进行分词和分句,获得结果序列;对结果序列进行句法分析和语法分析,获得评价对象;对结果序列进行句式分析,确定评论文本中的单句和复句,并判断组成复句的各个单句之间的关系,并确定句式分析的第一情感倾向值;针对结果序列中的每个句子,根据评价对象和预设的短语搭配模式提取每个句子中的情感短语,并计算情感短语的第二情感倾向值;根据第一情感倾向值及第二情感倾向值,计算评论文本中的每个句子的第三情感倾向值;根据第三情感倾向值确定评论文本的文本情感倾向值。本发明提高了网络话题评论文本的语义倾向分析的准确率和召回率。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种中文网络话题评论文本语义倾向分析的方法,其特征在于,所述方法包括:
    对中文网络话题评论文本进行分词和分句,获得结果序列;
    对所述结果序列进行句法分析和语法分析,获得评价对象;
    对所述结果序列进行句式分析,确定所述评论文本中的单句和复句,并判断组成复句的各个单句之间的关系,根据所述评论文本中的单句和组成复句的各个单句之间的关系确定句式分析的第一情感倾向值;
    针对所述结果序列中的每个句子,根据所述评价对象和预设的短语搭配模式提取每个句子中的情感短语,并根据所述短语搭配模式的权重计算所述情感短语的第二情感倾向值;
    根据所述第一情感倾向值及第二情感倾向值,计算所述评论文本中的每个句子相对于评价对象的第三情感倾向值;
    根据第三情感倾向值确定所述评论文本的文本情感倾向值。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
    基于预设篇数的网络话题,进行短语搭配模式的出现次数统计,以获取所述短语搭配模式及其权重。

    3.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述结果序列进行句法分析和语法分析,获得评价对象,包括:
    利用语言技术平台LTP对所述评论文本中的句子进行句法分析,得到依存句法分析树,其中,所述依存句法分析树包括主谓结构SBV、动宾结构VOB和/或定中结构ATT;
    查找句子中的SBV关系对,在所述SBV关系对中,当谓语为形容词时,主语为评价对象;当谓语为动词时,查找句子中含有所述动词的VOB关系对,在 所述VOB关系对中,当宾语为名词或者名词短语时,宾语为评价对象;
    当句子中没有SBV关系对时,查找VOB关系对,在所述VOB关系对中,当谓语情感倾向值不为0且宾语为名词时,宾语为评价对象;
    当句子中没有SBV关系对和VOB关系对时,查找ATT关系对,当所述ATT关系对修饰的词语为名词,且定语的情感倾向值不为0时,所述定语修饰的词语为评价对象;
    当句子中没有SBV关系对、VOB关系对和ATT关系对时,利用语法分析提取出名词或者名词短语,在该名词或者名词短语所在的句子中如果存在具有情感倾向的词语,则该名词或者名词短语为评价对象。

    4.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第一情感倾向值及第二情感倾向值,计算所述评论文本中的每个句子相对于评价对象的第三情感倾向值,具体包括:
    在一个句子中,该句子中所有情感短语的第二情感倾向值相加后的结果与第一情感倾向值相乘,所得结果为该句子相对于评价对象的第三情感倾向值。

    5.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据第三情感倾向值确定所述评论文本的文本情感倾向值,具体包括:
    所述评论文本中的所有句子相对于评价对象的第三情感倾向值累加得到所述评论文本的文本情感倾向值。

    6.  一种中文网络话题评论文本语义倾向分析的装置,其特征在于,所述装置包括:
    分词分句???,用于对中文网络话题评论文本进行分词和分句,获得结果序列;
    评价对象提取???,用于对所述结果序列进行句法分析和语法分析,获得 评价对象;
    句式分析???,用于对所述结果序列进行句式分析,确定所述评论文本中的单句和复句,并判断组成复句的各个单句之间的关系,根据所述评论文本中的单句和组成复句的各个单句之间的关系确定句式分析的第一情感倾向值;
    情感短语提取???,用于针对所述结果序列中的每个句子,根据所述评价对象和预设的短语搭配模式提取每个句子中的情感短语,并根据所述短语搭配模式的权重计算所述情感短语的第二情感倾向值;
    句子情感倾向计算???,用于根据所述第一情感倾向值及第二情感倾向值,计算所述评论文本中的每个句子相对于评价对象的第三情感倾向值;
    文本情感倾向计算???,用于根据第三情感倾向值确定所述评论文本的文本情感倾向值。

    7.  根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
    短语搭配模式获取???,用于基于预设篇数的网络话题,进行短语搭配模式的出现次数统计,以获取所述短语搭配模式及其权重。

    8.  根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述评价对象提取??榘ǎ?BR>句法分析单元,用于利用LTP对所述评论文本中的句子进行句法分析,得到依存句法分析树,其中,所述依存句法分析树包括SBV、VOB和/或ATT;
    第一查找单元,用于查找句子中的SBV关系对,在所述SBV关系对中,当谓语为形容词时,主语为评价对象;当谓语为动词时,查找句子中含有所述动词的VOB关系对,在所述VOB关系对中,当宾语为名词或者名词短语时,宾语为评价对象;
    第二查找单元,用于当句子中没有SBV关系对时,查找VOB关系对,在所述VOB关系对中,当谓语情感倾向值不为0且宾语为名词时,宾语为评价对 象;
    第三查找单元,用于当句子中没有SBV关系对和VOB关系对时,查找ATT关系对,当所述ATT关系对修饰的词语为名词,且定语的情感倾向值不为0时,所述定语修饰的词语为评价对象;
    语法分析单元,用于当句子中没有SBV关系对、VOB关系对和ATT关系对时,利用语法分析提取出名词或者名词短语,在该名词或者名词短语所在的句子中如果存在具有情感倾向的词语,则该名词或者名词短语为评价对象。

    9.  根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述句子情感倾向计算??榫咛逵糜冢?BR>在一个句子中,该句子中所有情感短语的第二情感倾向值相加后的结果与第一情感倾向值相乘,所得结果为该句子相对于评价对象的第三情感倾向值。

    10.  根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述文本情感倾向计算??榫咛逵糜冢?BR>所述评论文本中的所有句子相对于评价对象的第三情感倾向值累加得到所述评论文本的文本情感倾向值。

    关 键 词:
    中文 网络 话题 评论 文本 语义 倾向 分析 方法 装置
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