基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法、系统及介质，其包括：在文本层中输入文本中完成实体识别、谓词识别、情绪词识别、情感极性判别和事件检测，得到若干输出集合，所述输出集合包括实体集合、谓词集合、情绪词集合、事件集合和情感极性；在实例层中依据基本的情绪逻辑和推理规则，将若干所述输出集合中的实体和事件映射到知识的概念层中；在所述概念层中保存了基本的情绪逻辑和推理规则，根据该基本的情绪逻辑和推理规则，从所述文本层中得到关于情绪状态推理后的三元组，完成情绪逻辑推理及预测识别。本发明专利技术可以对文本通过基本的自然语言处理技术来获取事实中的情绪三元组实例，从而完成相关情绪的预测或推理识别计算。推理识别计算。推理识别计算。

【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及一种数据分析识别
，特别是关于一种基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]一般的情感分析计算中主要针对文本来分析情感极性，一般会分为积极、中立和消极三种，即使在细粒度情感分析任务中，也仅仅是针对文本中的实体进行更细致的极性分析，主要会涉及实体的若干属性。比如在餐饮服务业中，会对其评价进行细粒度分类，主要是要识别出用餐环境、餐馆地理位置、菜品特色、服务员水准等等各个方面的情感极性。但是，这些情感分析存在很多缺陷：首先并没有考虑到情感的来源，也就是说情感的基础是什么；其次，对于为什么会产生此种情感并没有进行可靠的分析，仅仅关注情感分析结果；再次，如果从新闻或者文学作品等文本中去分析情感，就必须确定情感的对象及产生的具体情感状态，此时遇到的情感分析任务会比之前单纯从评价中获取信息要复杂很多；最后，情感施加与被施加对象间的情感关系需要相关专业知识的支撑，计算机领域知识无法从科学理论上满足这种推理要求，计算机技术仅仅能够提供计算技术的支持。
[0003]情绪心理学的研究和发展为以上问题带来了解决方案。首先，情绪心理学认为情绪时产生情感的基础，不同的情绪会导致情感的状态变化，而情绪心理学的生理理论依据实验已经给出了情绪的基本种类，因此为情绪状态的判断提供了理论基础；其次，认知心理学研究了人们如何注意和获得关于客观世界的信息，这些信息如何被大脑存储和加工，研究人们如何解决问题、如何思维、如何形成语言，以及如何通过外显行为来证明这些过程，而这些研究可以对情感的产生机理和原因进行有效的解释；再次，情绪评价与认知理论探讨了情绪的认知结构，强调认知评价的作用，Lazarus理论主张情绪是对意义的反应，这个反应需要通过认知评价来决定和完成，因此现实世界中的情绪往往需要有刺激环境作为基础，而新闻事件中多数事件正是这个刺激的来源，文学作品中也会有很多事件或个体成为诱因；最后，利用已有的情绪心理学知识可以帮助构建情绪的分类和因果逻辑关系，帮助去合理的、可解释的做出情绪规则与推理机制，从而达到对情绪的智能分析的目的。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法、系统及介质，其可以对文本通过基本的自然语言处理技术来获取事实中的情绪三元组实例，从而完成相关情绪的预测或推理识别计算。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法，其包括：在文本层中输入文本中完成实体识别、谓词识别、情绪词识别、情感极性判别和事件检测，得到若干输出集合，所述输出集合包括实体集合、谓词集合、情绪词集合、事件集合和情感极性；在实例层中依据基本的情绪逻辑和推理规则，将若干所述输出集合中的实体和事件映射到知识的概念层中；在所述概念层中保存了基本的情绪逻辑和推
理规则，根据该基本的情绪逻辑和推理规则，从所述文本层中得到关于情绪状态推理后的三元组，完成情绪逻辑推理及预测识别。
[0006]进一步，所述在文本层中输入文本中完成实体识别、谓词识别、情绪词识别、情感极性判别和事件检测，包括：
[0007]将所述输入文本进行所述实体识别，得到所述实体集合；
[0008]将所述输入文本进行所述谓词识别，得到所述谓词集合；
[0009]对所述输入文本进行所述情绪词识别，得到所述情绪词集合；
[0010]对所述实体集合和所述谓词集合进行所述事件检测，得到所述事件集合；
[0011]对所述情绪词集合进行所述情感极性判别，得到所述情感极性。
[0012]进一步，所述实体识别、所述谓词识别、所述情绪词识别、所述情感极性判别和所述事件检测，均采用自然语言处理工具来完成识别。
[0013]进一步，所述实体识别、所述谓词识别和所述情绪词识别，包括：
[0014]所述实体识是通过训练一个CRF+BiLSTM分类器进行识别；
[0015]所述谓词识别是通过词性判断和依存语法树找到相关的谓语动词；
[0016]所述情绪词识别是通过情绪词典作为基本依据，再辅以次性分析和语法分析得到判定规则，实现识别。
[0017]进一步，所述情感极性判别和事件检测，包括：
[0018]所述情感极性判别是通过设置的BiLSTM分类器实现判别；
[0019]所述事件检测是通过事件检测模型Subword CNN+BiLSTM分类器，确定事件的描述词语集合。
[0020]进一步，所述将若干所述输出集合中的实体和事件映射到知识的概念层中，包括：
[0021]将所述实体集合进行代理映射，映射到所述概念层中得到代理；
[0022]将所述事件集合进行对象映射，映射到所述概念层中得到对象；
[0023]将所述概念层中的代理和对象对齐。
[0024]进一步，所述根据该基本的情绪逻辑和推理规则，从所述文本层中得到关于情绪状态推理后的三元组，包括：
[0025]根据所述基本的情绪逻辑和推理规则，对所述情感极性，映射得到的代理及映射得到的对象进行逻辑推理、预测及识别，得到对象
‑
事件、代理
‑
对象之间可能存在的情绪状态。
[0026]一种基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别系统，其包括：文本模块、实例模块和概念模块；所述文本模块，用于在文本层中输入文本中完成实体识别、谓词识别、情绪词识别、情感极性判别和事件检测，得到若干输出集合，所述输出集合包括实体集合、谓词集合、情绪词集合、事件集合和情感极性；所述实例模块，用于在实例层中依据基本的情绪逻辑和推理规则，将若干所述输出集合中的实体和事件映射到知识的概念层中；所述概念模块，用于在所述概念层中保存了基本的情绪逻辑和推理规则，根据该基本的情绪逻辑和推理规则，从所述文本层中得到关于情绪状态推理后的三元组，完成情绪逻辑推理及预测识别。
[0027]一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行上述方法中的任一方法。
[0028]一种计算设备，其包括：一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个
或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述方法中的任一方法的指令。
[0029]本专利技术由于采取以上技术方案，其具有以下优点：
[0030]1、本专利技术集成了多种自然语言处理的基本模块，不仅为进一步完成各种复杂任务提供了基本输入集合，而且还可以根据现实技术的发展进行模块更新。其主要包括：谓词识别，情绪词识别，实体识别，事件检测，情感极性判别等。
[0031]2、本专利技术可以自动地将基本语言处理模块的结果映射到本体空间，即与知识图谱概念层中的本体进行自动对齐，实现了模块化设计。
[0032]3、本专利技术利用知识图谱基本技术，构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法，其特征在于，包括：在文本层中输入文本中完成实体识别、谓词识别、情绪词识别、情感极性判别和事件检测，得到若干输出集合，所述输出集合包括实体集合、谓词集合、情绪词集合、事件集合和情感极性；在实例层中依据基本的情绪逻辑和推理规则，将若干所述输出集合中的实体和事件映射到知识的概念层中；在所述概念层中保存了基本的情绪逻辑和推理规则，根据该基本的情绪逻辑和推理规则，从所述文本层中得到关于情绪状态推理后的三元组，完成情绪逻辑推理及预测识别。2.如权利要求1所述基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法，其特征在于，所述在文本层中输入文本中完成实体识别、谓词识别、情绪词识别、情感极性判别和事件检测，包括：将所述输入文本进行所述实体识别，得到所述实体集合；将所述输入文本进行所述谓词识别，得到所述谓词集合；对所述输入文本进行所述情绪词识别，得到所述情绪词集合；对所述实体集合和所述谓词集合进行所述事件检测，得到所述事件集合；对所述情绪词集合进行所述情感极性判别，得到所述情感极性。3.如权利要求1或2所述基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法，其特征在于，所述实体识别、所述谓词识别、所述情绪词识别、所述情感极性判别和所述事件检测，均采用自然语言处理工具来完成识别。4.如权利要求3所述基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法，其特征在于，所述实体识别、所述谓词识别和所述情绪词识别，包括：所述实体识是通过训练一个CRF+BiLSTM分类器进行识别；所述谓词识别是通过词性判断和依存语法树找到相关的谓语动词；所述情绪词识别是通过情绪词典作为基本依据，再辅以次性分析和语法分析得到判定规则，实现识别。5.如权利要求3所述基于知识图谱的可解释的情绪逻辑识别方法，其特征在于，所述情感极性判别和事件检测，包括：所述情感极性判别是通过设置的BiLSTM分类器实现判别；所述事件检测是通过事件检测模型Subword CNN+BiLSTM分类器，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟小峰，王硕，
申请(专利权)人：中国人民大学，
类型：发明
国别省市：