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申请/专利权人：中国传媒大学

摘要：本申请公开了一种针对新闻的人物言论观点挖掘方法、设备及介质，涉及电数字数据处理技术领域。方法包括：从新闻语料中抽取符合触发词的人物言论；生成人物言论对应的标签，并构建用于连接人物言论及其对应的标签词的提示模板；根据提示模板构建训练样本，训练得到中心观点识别模型，并通过中心观点识别模型，判断人物言论是否属于中心观点；对人物言论进行聚类，得到由若干言论类别组成的聚类结果，并对聚类结果进行分词，得到分词后的人物言论分词列表；从人物言论分词列表中，选取指定的人物言论分词作为言论类别对应的主题事件；根据主题事件和人物言论，生成人物言论对应的知识图谱，以通过知识图谱，实现对人物言论的观点挖掘。

主权项：1.一种针对新闻的人物言论观点挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：采集新闻文档并对所述新闻文档进行预处理，得到对应的新闻语料，并基于预设的触发词词典，从所述新闻语料中抽取符合触发词的人物言论；生成所述人物言论对应的标签，并构建用于连接所述人物言论及其对应的标签词的提示模板；其中，每个标签对应一个标签词；根据所述提示模板构建训练样本，训练得到中心观点识别模型，并通过所述中心观点识别模型，判断所述人物言论是否属于中心观点；对所述人物言论进行聚类，得到由若干言论类别组成的聚类结果，并对所述聚类结果进行分词，得到分词后的人物言论分词列表；针对每个言论类别，从所述人物言论分词列表中，选取指定的人物言论分词作为所述言论类别对应的主题事件；根据所述主题事件和所述人物言论，生成所述人物言论对应的知识图谱，以通过所述知识图谱，实现对所述人物言论的观点挖掘；中心观点识别模型按照层级连接顺序依次包括提示模板层、输入层、遮蔽语言模型层和标签词映射层，根据所述提示模板构建训练样本，训练得到中心观点识别模型，具体包括：将所述提示模板录入至所述提示模板层；通过所述输入层，获取所述提示模板层录入的提示模板，根据所述映射关系，将所述人物言论对应的标签映射为对应的标签词，并将所述提示模板与所述人物言论、所述新闻标题、所述标签词进行拼接，得到训练样本；将所述训练样本输入到所述遮蔽语言模型层，通过所述遮蔽语言模型层中的ERNIE预训练语言模型，将所述训练样本转换为包含上下语义的训练向量，并将所述训练向量输入到所述标签词映射层；在所述提示模板为离散型模板的情况下，通过所述标签词映射层，将所述训练向量映射到所述ERNIE预训练语言模型的预设词表中，通过所述预设词表中与所述标签词相关的各词向量对应的概率，预测得到所述人物言论对应不同标签词的概率；在所述提示模板为连续型模板和动态连续型模板的情况下，将所述训练向量与所述标签词对应的词向量进行点积，得到所述人物言论对应不同标签词的概率。

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权利要求：

百度查询： 中国传媒大学 一种针对新闻的人物言论观点挖掘方法、设备及介质