(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221049423 6.X (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人 中国科学院空天信息创新研究院 地址 100190 北京市海淀区北四环西路19 号 (72)发明人 金力　刘庆　张泽群　李晓宇　 孙显　马豪伟　董鹏程　 (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 张博 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/211(2020.01) (54)发明名称 情感分析方法、 电子设备及计算机可读存储 介质 (57)摘要 本发明公开了一种情感分析方法， 包括： 对 原始文本 数据进行分割处理， 生成N个文本子句， N为大于等于1的正整数； 将每个文本子句与文本 子句相邻的上文子句和下文子句进行拼接， 生成 N个文本序列， 每个文本序列包括上文子句、 待分 析文本子句和下文子句； 对文本序列的向量矩阵 进行特征提取， 得到待分析文本子句的特征矩 阵； 对特征矩阵进行分类， 得到待分析文本子句 的情感分类结果； 根据N个分类结果确定原始文 本数据的情感分析结果。 本发明还公开了一种电 子设备、 存 储介质和计算机程序 产品。 权利要求书2页 说明书16页 附图3页 CN 114912459 A 2022.08.16 CN 114912459 A 1.一种情感分析 方法， 包括： 对原始文本数据进行分割处 理， 生成N个文本 子句， N为大于等于1的正整数； 将每个所述文本子句与所述文本子句相邻的上文子句和下文子句进行拼接， 生成N个 文本序列， 每 个所述文本序列包括所述上文子句、 待分析文本 子句和所述下文子句； 对所述文本序列的向量矩阵进行 特征提取， 得到所述待分析文本 子句的特 征矩阵； 对所述特 征矩阵进行分类， 得到所述待分析文本 子句的情感分类结果； 根据N个所述分类结果确定所述原 始文本数据的情感分析 结果。 2.根据权利要求1所述的情感分析方法， 其中， 对原始文本数据进行分割处理， 生成N个 文本子句包括： 对所述文本子句进行中文字符数量查询， 在中文字符在所述文本子句中占比小于预设 数值的情况 下， 滤除所述文本 子句； 对所述原 始文本数据重新进行分割处 理并生成新的文本 子句。 3.根据权利要求1所述的情感分析方法， 其中， 对所述原始文本数据进行分割处理包 括： 根据所述文本数据的标点符号对所述文本数据进行分割处 理。 4.根据权利要求1所述的情感分析 方法， 其中， 对所述向量矩阵进行 特征提取包括： 采用特征分析模型对所述向量矩阵进行 特征分析， 获取 所述文本序列的特 征矩阵； 将所述特征矩阵中的所述上文子句和所述下文子句的特征矩阵滤除， 只保留所述待分 析文本子句的特 征矩阵。 5.根据权利要求1所述的情感分析 方法， 其中， 对所述特 征矩阵进行分类包括： 采用情感分类模型对所述特征矩阵进行情感分析， 获取所述待分析文本子句的分类结 果。 6.根据权利要求5所述的情 感分析方法， 其中， 所述情 感分类模型由多个自回归的自注 意力机制模型组成， 输出的所述分类结果包含五个类别， 所述类别包括： 开放性、 责任心、 外 倾性、 宜人性和 神经质。 7.根据权利要求1所述的情感分析方法， 其中， 根据N个所述分类结果确定所述原始文 本数据的情感分析 结果包括： 通过对所述分类结果进行情感极性分析， 得到所述分类结果的情感极性数据， 所述情 感极性数据包括 三类： 积极、 中立和 消极； 滤除所述情感极性数据中表现为中立的数据； 综合所有情 感极性数据中表现为积极和消极的数据， 得到所述文本数据的情感分析结 果。 8.一种电子设备， 包括： 一个或多个处 理器； 以及 存储器， 用于存 储一个或多个程序， 其中， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个 处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有可执行指令， 该指令被处理器执行时使处理 器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114912459 A 210.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现权利 要求1至7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114912459 A 3