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申请/专利权人：首都经济贸易大学

摘要：本申请公开了一种基于自然语言处理的情绪分析方法、装置以及存储介质。方法包括：获取与指定目标相关的多个新闻数据，其中新闻数据包括新闻文本信息以及相应的至少一个评论文本信息；确定与新闻数据对应的情绪特征信息，其中情绪特征信息包括：根据相应新闻文本信息确定的新闻情绪信息、根据相应评论文本信息确定的第一评论情绪信息以及新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似交互度信息，其中相似交互度信息能够反映新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似程度；根据多个新闻数据的情绪特征信息，构建相应的情绪信息矩阵；以及基于情绪信息矩阵，利用预先设置的基于变分自编码器的第一情绪分析模型，确定与指定目标对应的情绪信息。

主权项：1.一种基于自然语言处理的情绪分析方法，其特征在于，包括：获取与指定目标相关的多个新闻数据，其中所述新闻数据包括新闻文本信息以及相应的至少一个评论文本信息；确定与所述新闻数据对应的情绪特征信息，其中所述情绪特征信息包括：根据相应新闻文本信息确定的新闻情绪信息、根据相应评论文本信息确定的第一评论情绪信息以及所述新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似交互度信息，其中所述相似交互度信息能够反映所述新闻文本信息与相应的评论文本信息之间的相似程度；根据所述多个新闻数据的情绪特征信息，构建相应的情绪信息矩阵；以及基于所述情绪信息矩阵，利用预先设置的基于变分自编码器的第一情绪分析模型，确定与所述指定目标对应的情绪信息，其中确定与所述新闻数据对应的情绪特征信息的操作，还包括：通过第二情绪分析模型，对所述新闻数据的多个评论文本信息进行情绪分析，确定所述多个评论文本信息的第二评论情绪信息；以及分别确定所述多个评论文本信息与所述新闻数据的新闻标题之间的相似度，其中确定与所述新闻数据对应的情绪特征信息的操作，还包括：根据所述多个评论文本信息的第二评论情绪信息，确定分别与不同的第二评论情绪信息对应的评论文本信息的数量；根据与各个评论文本信息对应的情绪分类向量信息以及与不同的第二评论情绪信息对应的评论文本信息的数量，基于狄利克雷分布，确定与各个评论文本信息对应的评论概率信息；将与各个评论文本信息对应的评论概率信息进行归一化处理，确定与各个评论文本信息对应的第二权重；以及根据与所述多个评论文本信息对应的第二权重，对与各个评论文本信息对应的相似度进行加权求和，确定所述相似交互度信息，其中根据所述多个新闻数据的情绪特征信息，构建相应的情绪信息矩阵的操作，包括：根据各个新闻数据的新闻文本信息的新闻阅读量，对各个新闻数据的新闻情绪信息进行加权处理，从而确定各个新闻数据的加权新闻情绪信息；将各个新闻数据的评论文本信息的数量与相应的第一评论情绪信息相乘，从而确定各个新闻数据的调整后的评论情绪信息；获取与各个新闻数据对应的媒体类型信息；以及根据各个新闻数据的加权新闻情绪信息、调整后的评论情绪信息、相似交互度信息以及媒体类型信息，构建所述情绪信息矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 首都经济贸易大学 基于自然语言处理的情绪分析方法、装置以及存储介质