(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 202210500733.6 (22)申请日 2022.05.09 (71)申请人 深思考人工智能机 器人科技 （北京） 有限公司 地址 100084 北京市海淀区上地信息路12 号中关村发展大厦B区B20 3 (72)发明人 杨志明　 (74)专利代理 机构 北京德琦知识产权代理有限 公司 11018 专利代理师 牛峥　王丽琴 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种文本的中文隐式情感信息的识别方法 及系统 (57)摘要 本申请公开了一种文本的中文隐式情感信 息的识别方法及系统： 训练得到第一基于转换器 的双向编码表征(BERT)网络及训练得到第二 BERT网络， 在对文本进行情感信息分析时， 将从 文本提取的中文词句特征输入第一BERT网络中 进行中文显式情感的识别， 输出得到显式情感的 分类信息； 当输出的显式情感的分类信息表示为 隐式情感信息时， 将从文本提取的中文词句特征 输入到第二BERT网络中， 进行中文隐式情感的类 别识别， 输出得到该中文词句特征的隐式情感的 类别信息。 更进 一步地， 在执行上述方法之前， 还 包括： 预设网络词典， 所述网络词典中包括多个 网络词句与情感信息之间的对应关系； 将从文本 提取的中文词句特征在所述网络词典 中检索， 判 断是否有匹配的网络词句， 如果是， 将所匹配的 网络词句对应的情感信息作为所述中文词句特 征的情感信息； 如果否， 将从文本提取的中文词句特征输入第一BERT网络。 这样， 本申请准确地 识别文本中的中文隐式情感信息 。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 114741479 A 2022.07.12 CN 114741479 A 1.一种文本的中文隐式情感信息的识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 训练得到第一BERT网络及训练得到第二BERT网络； 对文本进行情 感信息分析时， 将 从文本提取的中文词句特征输入第一BERT网络 中进行 中文显式情感的识别， 输出 得到所述中文词句特 征的显式情感的分类信息； 在所述中文词句特征的显 式情感的分类信 息表示为隐式情感信 息的情况下， 将从文本 提取的中文词句特征输入到第二BERT网络中， 进行中文隐式情感的类别识别， 输出得到所 述中文词句特 征的隐式情感的类别 信息。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将从文本提取的中文词句特征输入第 一 BERT网络之前， 所述方法还 包括： 预设网络词典， 所述网络词典中包括多个网络词句与情感信息之间的对应关系； 将从文本提取的中文词句特征在所述网络词典中检索， 判断是否有匹配的网络词句， 如果是， 将所匹配的网络词句对应的情感信息作为所述中文词句特征的情感信息； 如果否， 执行将从文本提取的中文词句特 征输入第一BERT网络的步骤。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述显式情 感的分类信 息包括： 生气类别、 厌 恶类别、 恐惧类别、 高兴类别、 喜欢类别、 中性类别、 悲伤类别和隐式情感类别中的一种或多 种组合； 所述隐式的分类信息包括： 生气类别、 厌恶类别、 恐惧类别、 高兴类别、 喜欢类别和悲伤 类别中的一种或多种组合。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述第一BERT网络是分类8种类别的分类网 络模型； 所述第二BERT网络是分类6种类别的分类网络模型。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将从文本提取的中文词句特征输入第 一 BERT网络中进行显式情感的识别包括： 第一BERT网络识别所述文本提取的中文词句特征中包含有情 感词， 所包含的情 感词对 应显式情感的分类信息 。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述将从文本提取的中文词句特征输入到第 二BERT网络中， 进行隐式情感的类别识别， 包括： 第二BERT网络识别的所述文本提取的中文词句特 征中不包 含情感词。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述训练得到第一BERT网络包括： 采用以掩码语言模型MLM和下一个词句预测NSP方式对第一BERT网络进行预训练， 且在 预训练完成后将预训练表示应用在第一BERT网络的下游任务中， 对第一BERT网络进行微调 后， 训练得到第一BERT网络； 所述训练得到第二BERT网络包括： 采用MLM和NSP方式对第二BERT网络进行预训练， 且在预训练完成后将预训练表示应用 在第二BERT网络的下游任务中， 对第二BERT网络进行微调后， 训练得到第二BERT网络 。 8.一种文本的中文隐式情感信息的识别系统， 其特征在于， 所述系统包括： 训练单元、 情感信息的分类单 元及输出 单元， 其中， 训练单元， 用于训练得到第一BERT网络及训练得到第二BERT网络； 情感信息的分类单元， 用于对文本进行情感信息分析时， 将从文本提取的中文词句特权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114741479 A 2征输入第一BERT网络中进行中文显式情感的识别， 得到显式情感的分类信息； 在得到的显 式情感的分类信息表 示为隐式情感信息的情况下， 将从文本提取的中文词句特征输入到第 二BERT网络中， 进行中文隐式情感的类别识别， 得到所述中文词句特征的隐式情感的类别 信息； 输出单元， 用于将得到的显式情感的分类信息或/和得到的该中文词句特征的隐式情 感的类别 信息输出。 9.如权利要求8所述的系统， 其特征在于， 训练单元， 还用于预设网络词典， 所述网络词 典中包括多个网络词句与情感信息之间的对应关系； 情感信息的分类单元， 还用于将从文本提取的中文词句特征在所述网络词典中检索， 判断是否有匹配的网络词句， 如果是， 将所匹配的网络词句对应的情感信息作为所述中文 词句特征的情感信息； 如果否， 将从文本提取的中文词句特 征输入第一BERT网络 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114741479 A 3