(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 20221074193 5.X (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 OPPO广东移动通信有限公司 地址 523860 广东省东莞 市长安镇乌沙海 滨路18号 (72)发明人 周峰　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 骆浩华 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 评论情感分析方法及相关装置 (57)摘要 本申请提供了一种评论情感分析方法及相 关装置， 首先， 对评论文本进行第一预处理， 得到 原始评论表征， 所述评论文本用于指示用户对目 标产品的评价； 然后， 将所述原始评论表征与预 设属性表征矩阵进行相似度比对， 以确定至少一 个候选属性表征， 所述预设属性表征矩阵包括多 个预设属性表征， 所述多个预设属性表征为所述 目标产品的多级分类标签所对应的表征； 接着， 对所述评论文本和与所述至少一个候选属性表 征一一对应的候选属性文本进行第二预处理， 得 到目标评论表征； 最后， 将所述目标评论表征输 入情感分类模 型， 确定所述评论文本对应的目标 属性标签以及目标情感极性， 所述目标情感极性 包括负面和非负面。 可以提升对评论进行情感分 析的效率和准确性。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115129873 A 2022.09.30 CN 115129873 A 1.一种评论情感分析 方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对评论文本进行第一预处理， 得到原始评论表征， 所述评论文本用于指示用户对目标 产品的评价； 将所述原始评论表征与预设属性表征矩阵进行相似度比对， 以确定至少一个候选属性 表征， 所述预设属 性表征矩阵包括多个预设属 性表征， 所述多个预设属 性表征为所述 目标 产品的多级分类标签所对应的表征， 所述至少一个候选属性表征为所述多个预设属性表征 的子集； 对所述评论文本和与所述至少一个候选属性表征一一对应的候选属性文本进行第二 预处理， 得到目标评论表征； 将所述目标评论表征输入情感分类模型， 确定所述评论文本对应的目标属性标签以及 目标情感极性， 所述目标情感极性包括负面和非负面。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对评论文本进行第一预处理， 得到原 始评论表征， 包括： 对所述评论文本进行编码处 理， 得到评论文本向量； 对所述评论文本向量进行平均池化处 理， 得到所述原 始评论表征。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述原始评论表征与 预设属性表征矩阵 进行相似度比对， 以确定 至少一个候选属性表征， 包括： 将所述原始评论表征与所述预设属性表征矩阵中的每个所述预设属性表征进行相似 度比对， 以确定第一相似度 序列， 所述第一相似度 序列从高到低排序； 根据所述第一相似度序列选取至少一个预设属性表征作为所述至少一个候选属性表 征。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述评论文本和与 所述至少一个候 选属性表征对应的候选属性文本进行第二预处 理， 得到目标评论表征， 包括： 对所述评论文本和与所述至少一个候选属性表征对应的候选属性文本进行拼接后编 码处理， 得到所述目标评论特 征。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述多级分类标签的预设描述文本； 获取训练数据中每个所述多级分类标签下的至少一个评价对象文本和与所述评价对 象文本对应的至少一个评价词文本， 所述至少一个评价对象文本通过所述训练数据中的评 价对象标签确定， 所述与所述评价对象文本对应的至少一个评价词文本通过所述训练数据 中的评价词标签确定； 将所述每个多级分类标签下的所述评价对象文本、 所述评价词文本和所述预设描述文 本进行拼接， 并进行编码处 理和平均池化处 理， 得到所述预设属性表征矩阵。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 确定训练数据的训练文本表征与所述预设属性表征矩阵中每个所述预设属性表征的 第二相似度 序列， 所述第二相似度 序列从低到高排序； 根据所述第 二相似度序列确定至少一个负例属性表征， 并将与 所述至少一个负例属性 表征一一对应的负例属性文本加入所述训练数据； 通过加入所述负例属性文本的训练数据对预设分类模型进行训练， 得到所述情感分类权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115129873 A 2模型。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对评论文本进行第一预处理， 得到原 始评论表征之前， 所述方法还 包括： 将所述评论文本输入有效性分类模型， 确定所述评论文本的有效性， 所述有效性分类 模型为通过训练数据训练得到的模型， 所述训练数据包括有效性标签； 在所述评论文本无效时， 删除所述评论文本； 在所述评论文本有效时， 执 行所述对评论文本进行第一预处 理， 得到评论表征的步骤。 8.一种评论情感分析装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一预处理单元， 用于对评论文本进行第一预处理， 得到原始评论表征， 所述评论文本 用于指示用户对目标产品的评价； 比对单元， 用于将所述原始评论表征与预设属性表征矩阵进行相似度比对， 以确定至 少一个候选属 性表征， 所述预设属 性表征矩阵包括多个预设属 性表征， 所述多个预设属 性 表征为所述目标产品的多级分类标签所对应的表征， 所述至少一个候选属性表征为所述多 个预设属性表征的子集； 第二预处理单元， 用于对所述评论文本和与所述至少一个候选属性表征一一对应的候 选属性文本进行第二预处 理， 得到目标评论表征； 情感分析单元， 用于将所述目标评论表征输入情感分类模型， 确定所述评论文本对应 的目标属性标签以及目标情感极性， 所述目标情感极性包括负面和非负面。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器， 所述处理器用于执行如权利要求1 ‑8任一 项所述的方法中的步骤的指令 。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 所述计算机存储介质存储有计算机程序， 所述 计算机程序包括程序指 令， 所述程序指令 当被基带芯片执行时使 所述基带芯片执行如权利 要求1‑7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115129873 A 3