CN102054116A - 情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置。其中，情绪分析系统包括：一案例库、一输入模组、一语句分析模组、一相似度分析模组以及一情绪判断模组。其中，案例库包含复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示。输入模组用于接收一输入语句。语句分析模组用于分析该输入语句的一语句结构。相似度分析模组用于根据语句结构，对输入语句与案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得输入语句与至少一案例语句之间的一相似等级。情绪判断模组用于根据多个相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

Description

情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置

技术领域

本发明涉及一种情绪分析方法与系统，且特别涉及一种应用于语句的情绪分析方法、情绪分析系统、以及执行情绪分析程式的情绪分析装置。

背景技术

近几年，由于科技的日新月异，人们与智能型电子装置之间的沟通模式，已不再是过去以指令输入至电子装置，而电子装置再以文字回应的方式所能满足。因此，未来人类与智能型电子装置之间的人机介面也将透过最自然且方便的沟通媒介「语音」来进行控制。而为了使人机介面系统更为多样性与人性化，许多学者、厂商则莫不开始着手研究情绪的辨识。

然而，现今开发的语句情绪辨识系统，大部分是以语句中是否有出现情感字眼或是关键字眼，进行语句的情绪辨识。倘若待辨识语句中不具有任何情感字眼或是关键字眼，则无法辨别。此外，一般语句情绪辨识系统缺乏语意以及语法结构的资讯，因此无法从待辨识语句中的语意以及语法来推理出语句所隐含的情绪，或是语句中的多重情绪。另外，现有技术经常以支援向量机(Support Vector Machine，SVM)的分类技术做语句情绪分类，然而，当出现新的案例语句时，则必须重新训练情绪分类模型，相当耗工费时。

发明内容

本发明提供一种适用于语句的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，藉由建立的案例库情绪本体，准确辨识输入语句的语意情绪。

本发明提供一种情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，可根据输入语句的语法以及语意分析，辨识语句的直接情绪与隐含情绪。

本发明提供一种情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，可分析语句中的多种情绪。

本发明提供一种情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，藉由比对输入语句与案例库中的复数种案例语句的相似度，判断出输入语句的语意情绪。

本发明提供一种情绪分析系统，包括：一案例库、一输入模组、一语句分析模组、一相似度分析模组以及一情绪判断模组。其中，案例库包含复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示。输入模组，用于接收一输入语句。语句分析模组，用于分析该输入语句的一语句结构。相似度分析模组，用于根据该语句结构，对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级。情绪判断模组，用于根据该输入语句与至少一案例语句之间的所述复数个相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

本发明另提出一种情绪分析装置，包括：一壳体、一输入单元、一储存单元、一处理器以及一显示单元。其中，输入单元，设置在该壳体外部，接收一输入语句。储存单元，设置在该壳体内部，储存一案例库，其中该案例库包括复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示。处理器设置在该壳体内部，连结该输入单元和储存单元，分析该输入语句的一语句结构，根据该语句结构，对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。显示单元，用以显示对应该情绪的一情绪回馈。

本发明又提出一种情绪分析方法，适用于一案例库，其中该案例库中包括复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示，该情绪分析方法包括：接收一输入语句。之后，分析该输入语句的一语句结构。接着，进行一相似度分析，以根据该语句结构同时进行该输入语句与该案例库中至少一案例语句之间的一语意分析与一语法分析，以分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级。根据该输入语句与至少一案例语句之间的所述复数个相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

本发明的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，其中分析该输入语句的语句结构，是分析该输入语句的复数个字词且为每一所述复数个字词标示一词性；以及，根据每一所述复数个字词的词性，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

本发明的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，还包括一情绪本体，该情绪本体包含复数个本体构成要素。此外，其中分析该输入语句的语句结构，是分析出该输入语句的复数个字词，以及根据所述复数个字词及该情绪本体的复数个本体构成要素，确定该输入语句中的至少一关键词汇。在另一实施例中，上述情绪分析系统、情绪分析装置、和情绪分析方法还包括一同义词资料和一反义词资料，在分析出该输入语句的复数个字词之后，根据所述复数个字词、该情绪本体的复数个本体构成要素、该同义词资料和该反义词资料，以确定该输入语句中的至少一关键词汇。在又一实施例中，上述情绪分析系统、情绪分析装置、和情绪分析方法还包括确定该输入语句中的至少一关键词汇；该语法分析，是分析该输入语句与该至少一案例语句之间的一语句结构相似度，而该语意分析是根据该情绪本体，分析该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该至少一案例语句的所述至少一主要词汇的一词意关联度；以及根据该语句结构相似度与该词意关联度而获得该输入语句与该至少一案例语句的相似等级。

本发明的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，其中该语法分析是比对该输入语句的一剖析树与该至少一案例语句的一结构，且依据将输入语句进行编辑以重新编辑成该至少一案例语句的编辑步骤的数目，来决定语句结构相似度。

本发明的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，其中该词意关联度是计算该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该案例语句中相对应该关键词汇的该主要词汇，在情绪本体中所各自对应的所述复数个本体构成要素之间的一阶层距离。

本发明的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，还包括根据该输入语句所对应的该情绪，输出相对应该情绪的一情绪回馈。

本发明的情绪分析方法、情绪分析系统及情绪分析装置，其中该情绪回馈是为一表情符号、一表情影像、一文字、一声效、一灯光显示和一机构动作等其中的任一。

基于上述，本发明藉由案例库的语句案例以及情绪本体，对于输入语句做语句的语法分析以及语意分析，以对比出输入语句与每一案例语句之间的相似等级。根据相似等级可进一步判断输入语句的语意情绪。藉由情绪本体的概念-关联-事件的特性，提高对单一输入语句的语意情绪的推理准确性，以及对于多种输入语句，可辨识出多种语意情绪，除了辨识语句中的词汇直接情绪外，还可辨识整个语句的隐含情绪。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1所示为依照本发明一实施力的一种情绪分析系统的示意图；

图2所示为依照本发明一实施例之一种情绪分析方法的流程图；

图3所示为依照本发明一实施例的情绪本体示意图；

图4所示为依照本发明一实施例的分析输入语句的语句结构示意图；

图5所示为依照本发明一实施例的输入语句与案例语句之间相似度分析的示意图；

图6所示为依照本发明一实施例的输入语句与案例语句之间的词意关联度分析的示意图；

图7所示为依据本发明一实施例的一种情绪分析装置示意图；

图8所示为依据本发明一实施例的一种宠物游戏机示意图。

100：情绪分析系统；              102：输入模组；

104：语句分析模组；              106：相似度分析模组；

108：情绪判断模组；              110：输出模组；

120：案例库；                    122、122a：案例语句；

124：主要词汇；                  300：情绪本体；

302、302a～302q：本体构成要素；  402、810a：输入语句；

402a、402b、402c、402d：关键词   404：剖析树；汇；

700：情绪分析装置；              700a：壳体；

702：输入单元；                  704：储存单元；

706：处理器；                    708、808：显示单元；

800：宠物游戏机；                810b：情绪反应。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1所示为依照本发明一实施例的一种情绪分析系统的示意图。请参照图1，本发明的情绪分析系统100包括一输入模组102、一语句分析模组104、一相似度分析模组106、一情绪判断模组108以及一输出模组110。

另外，本发明的情绪分析系统100还包括一案例库120。此案例库120包含复数句案例语句122，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示。在图5所显示的一实施例中，案例库120包含有复数个案例语句122，如案例1、案例2、案例3......等，每一案例语句122具有至少一主要词汇124，并且每一案例语句122对应至少一情绪，例如以括弧标示出其情绪标示。以案例1为例，案例1的语句为：今天是约会日，其中「约会」一词即为此案例1的一主要词汇124，而括弧中所标示的「高兴」一词即为此案例1所对应的情绪标示。而每一案例语句122的情绪标示可以依据一般情绪分类方法来区分出多种情绪，例如22种，也可以由使用者或程式开发者来自行定义分类。

此外，本发明的情绪分析系统100更进一步时，还包括一情绪本体(emotion ontology)。图3所示为依照本发明一实施例的情绪本体示意图。请参照图3，情绪本体300包含有数个本体构成要素(ontologycomponents)302，如302a～302q。在一实施例中，情绪本体300可为已知的情绪本体，经由词汇概念(concept)、不同概念之间的关连性(relation)以及众多实例(instance)所构成。在另一实施例中，可根据案例库120中复数个案例语句122的主要词汇124，分析主要词汇124的概念(concept)以及不同概念之间的关连性(relation)，进一步以每一案例语句中的实例(instance)、主要词汇124概念与关连性建构出情绪本体300。在又一实施例中，上述的情绪本体300也可以是依据OCC(Ortony，Clore，Collins)情绪模型，以事件触发情绪的准则所建立的情绪本体。此外，对于已建立完成的情绪本体，亦可藉由加入新的词汇以进行扩充，或者情绪本体亦可依据其词汇相关的同义词或反义词，来弹性扩充情绪本体的词汇。

图2所示为依照本发明一实施例的一种情绪分析方法的流程图。请参照图1与图2，在步骤S 201中，输入模组102接收一输入语句。此输入模组102可藉由一使用者界面，例如是人机互动界面、讯息传递介面、微网志介面或是文字编辑器，接收使用者所输入的一语句。之后，在步骤S 205中，语句分析模组104分析所接收的输入语句的一语句结构。

之后，在步骤S211中，相似度分析模组106对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级。在步骤S215中，情绪判断模组108根据该输入语句与至少一案例语句之间的所述复数个相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

更进一步时，在步骤S215之后，还可包含步骤S221中，由输出模组110根据输入语句所对应的情绪，输出相对应此情绪的一情绪回馈。此情绪回馈例如是一表情符号、一表情影像、一文字、一声效、一灯光显示、一机构动作等，而输出模组110例如是连结至一显示器、一声音输出装置、一灯光显示装置、一LED灯显示器、一电子公仔等，以具体展现上述的情绪回馈。

更进一步时，图4所示为依照本发明另一实施例分析输入语句的语句结构示意图。请参照图4，当使用者输入一语句402为「今天跟宝贝在一起时一直发现宝贝很不开心」时，语句分析模组104可分析该输入语句402的语句结构，并分析出输入语句的复数个字词且为每一所述复数个字词标示一词性，然后根据每一所述复数个字词的词性及其概念，确定该输入语句中的至少一关键词汇。如图4所示，利用剖析树方法，先将输入语句分割成复数个字词，经由词性分析及每一字词的概念，决定输入语句的关键词汇，产生对应于输入语句402的一剖析树404，例如：「宝贝」(标示为关键词汇402a)、「在一起」(标示为关键词汇402b)、「不」(标示为关键词汇402c)以及「开心」(标示为关键词汇402d)。

在另一实施例中，亦可参照情绪本体300的复数个本体构成要素，语句分析模组104分析该输入语句的复数个字词，根据所述复数个字词及该情绪本体的复数个本体构成要素，确定该输入语句中的至少一关键词汇。例如，语句分析模组104分析输入语句402得到复数个字词之后，比对情绪本体300的本体构成要素302以及该复数个字词的概念，当该字词和本体构成要素302具有相同或相近概念时，则可确定其为关键词汇。更进一步时，该语句分析模组104还可结合其他同义词、反义词资料，以进行确定关键词汇，例如，当判断该字词和本体构成要素302是否具有相同或相近概念时，可依据该输入语句402中复数个字词的同义词或反义词，来决定其是否和复数个本体构成要素302相同或近似概念，以确定其是否为关键词汇。

图5所示为依照本发明一实施例的输入语句与案例语句之间相似度分析的示意图。请参照图5，在此实施例中，相似度分析模组106是将一输入语句402「今天跟宝贝在一起时一直发现宝贝很不开心」和案例库中一案例语句122a 「今天是约会日」进行一语法分析以及一语意分析。其中，语法分析是分析该输入语句402的剖析树404与案例语句122a之间的一语句结构相似度，例如，依据将输入语句进行编辑以重新编辑成该至少一案例语句的编辑步骤的数目，来决定语句结构相似度。也就是说，比对剖析树404以及案例语句122a的结构，将输入语句402进行字词插入、删除与修改等编辑方式，重新编辑成案例语句122a的编辑步骤，约为N个编辑步骤。相似的，将输入语句402进行字词插入、删除与修改等编辑方式，重新编辑成其他案例语句如案例2的编辑步骤，约为M个编辑步骤。当N小于M时，表示输入语句402与案例语句122a编辑成同一语句所需要进行的编辑步骤较少，则可表示输入语句402的语法较为接近案例语句122a，亦即输入语句402与案例语句122a之间的语句结构相似度就较高。

在另一实施例中，进行语意分析是根据情绪本体300，分别分析输入语句402的每一关键词汇与每一案例语句的主要词汇124之间的一词意关联度。图6所示为依照本发明一实施例的输入语句与案例语句之间的词意关联度分析的示意图。请参照图6，同样以案例库120的案例1所显示的案例语句122a  「今天是约会日」与输入语句402「今天跟宝贝在一起时一直发现宝贝很不开心」的词意关联度为例，是根据输入语句402的每一关键词汇与案例语句122a中相对应所述至少一关键词汇的主要词汇124在情绪本体300中所各自对应的本体构成要素302之间的一阶层距离来决定。

输入语句的关键词汇以及案例语句中的主要词汇124在情绪本体300中的阶层距离，有多种计算方式，例如，输入语句402中的关键词汇402b所标示的「在一起」对应于案例语句122a中的主要词汇124「约会」，在情绪本体300中的本体构成要素302之间的阶层距离约为三，也就是说该阶层距离可以是指，关键词汇与相对应的主要词汇124所各别对应的本体构成要素302至一共同母节点的最长阶层距离。换句话说，在情绪本体中，当关键词汇和主要词汇124个别对应的本体构成要素302越接近共同母节点时，表示主要词汇124与关键词汇之间的词意越接近，词意关联度越大。在另一种阶层距离计算方式中，输入语句402的关键词汇与案例语句122的主要词汇124之间的词意关联度，还可根据关键词汇与相对应的主要词汇124所各别对应的本体构成要素302在情绪本体中的共同母节点所在的阶级层(hierarchy level)来决定。也就是当所各别对应的本体构成要素302在情绪本体中的共同母节点所在的阶级层越接近根节点时表示主要词汇124与关键词汇之间的词意越疏远，词意关联度越小。

更进一步时，在一实施例中，相似度分析模组106可根据使用经验与实际需要，分别赋予语句结构相似度和词意关联度两者不同的权重，以准确计算分析输入语句402与每一案例语句之间的相似等级。在另一实施例中，可赋予词意关联度的权重高于语句结构相似度的权重。

此外，情绪判断模组108更进一步时，可根据输入语句与每一案例语句之间的相似等级，将案例语句进行排序，使相似等级越高的案例语句排列至越优先的位置，并依照客制化选择因素，选定排序的案例语句的至少第一优先的案例语句的情绪标示为输入语句的所代表的情绪。亦即选择与输入语句相似等级最高的案例语句的情绪标示，作为输入语句所代表的情绪。

此外，本发明又提出一种情绪分析装置以分析所接收的输入语句。图7所示为依据本发明一实施例的一种情绪分析装置。请参照图7，此情绪分析装置700包括一壳体700a、设置于壳体700a外部的一输入单元702、设置于壳体700a内的一储存单元704与一处理器706以及配装于壳体700a上的一显示单元708。

其中储存单元704储存一案例库，此案例库包括复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇124且对应至少一情绪标示。储存单元704另外还储存一情绪分析程式。而处理器706连结输入单元702和储存单元704，且用于执行上述情绪分析程式以分析一输入语句的一语句结构，并根据语句结构，对输入语句与案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得输入语句与至少一案例语句之间的一相似等级，判断输入语句的至少一情绪。上述处理器706所执行的情绪程式，包括分析输入语句结构、对输入语句与案例库中至少一案例语句进行语意分析以及语法分析，以及后续判断输入语句的至少一情绪，以于上述方法与系统实施例中详细描述，因此不在此做赘述。

另外，上述的输入单元702例如是键盘或触控式萤幕，而显示单元708例如是显示器或是触控式萤幕，也就是输入单元702与显示器可以整合而成为一可显示也可接收输入语句的触控式萤幕。再者，显示单元708例如一显示器、一声音输出装置、一灯光显示装置、一LED灯显示器、一可移动的机构。另外，情绪回馈的显示方式，例如，此情绪回馈例如是一表情符号、一表情影像、一文字、一声效、一灯光显示、一机构动作等。而图1所示的实施例中，情绪分析系统100的输出模组110例如是连结至上述的显示单元708，例如一显示器、一声音输出装置、一灯光显示装置、一LED灯显示器、一电子公仔等，以具体展现上述的情绪回馈。

再者，此情绪分析装置700可以是多媒体游戏装置、掌上游戏机、机器人、电子公仔、个人电脑、可携式电脑、可携式通讯装置或是个人数位助理等。

在本发明的一实施例中，此情绪分析装置700为一可携式掌上游戏机，例如一宠物游戏机(如图8所示的宠物游戏机800)，可藉由判断使用者所输入的语句的情绪(如图8所示在显示单元808上所显示的输入语句810a)，回应使用者一虚拟动画影像作为一情绪反应(如图8所示在显示单元808上所显示的情绪反应810b)，以反应所输入语句的情绪。其中，上述输入单元用来接收依输入语句，而显示单元则用以显示判断输入语句的情绪后，产生的一情绪回馈。

综上所述，本发明藉由案例库的语句案例以及情绪本体，对于输入语句做语句的语法分析以及语意分析，以对比出输入语句与每一案例语句之间的相似等级。根据相似等级可进一步判断输入语句的语意情绪。藉由情绪本体的概念-关联-事件(concept-relation-instance)的特性，提高对单一输入语句的语意情绪的推理准确性，以及对于多种输入语句，可辨识出多种语意情绪，除了辨识语句中的词汇直接情绪外，还可辨识整个语句的隐含情绪。此外，本发明的情绪分析系统可藉由新加入的语句案例，扩充原本的情绪本体的实例，甚至只需要将新加入的语句案例作情绪标示与主要词汇选定，就可达到训练案例库的目的，而无须重新建构情绪本体。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (23)

1.一种情绪分析系统，包括：

一案例库，包含复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示；

一输入模组，用于接收一输入语句；

一语句分析模组，用于分析该输入语句的一语句结构；

一相似度分析模组，用于根据该语句结构，对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级；以及

一情绪判断模组，用于根据该输入语句与至少一案例语句之间的该相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

2.根据权利要求1所述的情绪分析系统，其中该语句分析模组分析该输入语句的语句结构，分析该输入语句的复数个字词且为每一所述复数个字词标示一词性；以及，根据每一所述复数个字词的词性，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

3.根据权利要求1所述的情绪分析系统，其中该系统还包括一情绪本体，该情绪本体包含复数个本体构成要素；且该语句分析模组分析该输入语句的语句结构，分析出该输入语句的复数个字词，以及根据所述复数个字词及该情绪本体的复数个本体构成要素，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

4.根据权利要求1所述的情绪分析系统，其中该系统还包括一同义词资料、一反义词资料和一情绪本体，该情绪本体包含有复数个本体构成要素；且该语句分析模组分析出该输入语句的复数个字词，以及根据所述复数个字词、该情绪本体的复数个本体构成要素、该同义词资料和该反义词资料，以确定该输入语句中的至少一关键词汇。

5.根据权利要求1所述的情绪分析系统，其中该系统还包括一情绪本体，该情绪本体包含复数个本体构成要素；该语句分析模组还包括确定该输入语句中的至少一关键词汇；该相似度分析模组的语法分析，分析该输入语句与该至少一案例语句之间的一语句结构相似度，而该语意分析是根据该情绪本体，分析该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该至少一案例语句的所述至少一主要词汇的一词意关联度；以及该情绪判断模组根据该语句结构相似度与该词意关联度而获得该输入语句与该至少一案例语句的相似等级。

6.根据权利要求5所述的情绪分析系统，其中该语法分析是比对该输入语句的一剖析树与该至少一案例语句的一结构，且依据将输入语句进行编辑以重新编辑成该至少一案例语句的编辑步骤的数目，来决定该语句结构相似度。

7.根据权利要求5所述的情绪分析系统，其中该词意关联度是计算该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该案例语句中相对应该关键词汇的该主要词汇，在情绪本体中所各自对应的所述复数个本体构成要素之间的一阶层距离。

8.根据权利要求1所述的情绪分析系统，还包括：一输出模组，根据该输入语句所对应的该情绪，输出相对应该情绪的一情绪回馈。

9.一种情绪分析装置，包括：

一壳体；

一输入单元，设置于该壳体外部，接收一输入语句；

一储存单元，设置于该壳体内部，储存一案例库，其中该案例库包括复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示；

一处理器，设置于该壳体内部，连结该输入单元和储存单元，分析该输入语句的一语句结构，根据该语句结构，对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行一语意分析与一语法分析，以分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级，判断该输入语句的至少一情绪；以及

一显示单元，用以显示对应该情绪的一情绪回馈。

10.根据权利要求9所述的情绪分析装置，其中分析该输入语句的该语句结构还包括：

分析该输入语句的复数个字词，且为每一所述复数个字词标示一词性；以及

根据每一所述复数个字词的词性，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

11.根据权利要求9所述的情绪分析装置，其中该储存单元还储存一情绪本体，该情绪本体包含复数个本体构成要素；且该处理器分析该输入语句的该语句结构，是分析出该输入语句的复数个字词，以及根据所述复数个字词及该情绪本体的复数个本体构成要素，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

12.根据权利要求9所述的情绪分析装置，其中，该储存单元还储存一同义词资料、一反义词资料和一情绪本体，该情绪本体包含有复数个本体构成要素；且该处理器还分析出该输入语句的复数个字词，以及根据所述复数个字词、该情绪本体的复数个本体构成要素、该同义词资料和该反义词资料，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

13.根据权利要求9所述的情绪分析装置，其中，该储存单元还储存一情绪本体，该情绪本体包含有复数个本体构成要素；该处理器还包括确定该输入语句中的至少一关键词汇；该处理器根据该语句结构，对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行该语法分析，是分析该输入语句与该至少一案例语句之间的一语句结构相似度，而该处理器根据该语句结构，对该输入语句与该案例库中至少一案例语句进行该语意分析是根据该情绪本体，分析该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该至少一案例语句的所述至少一主要词汇的一词意关联度；以及该处理器判断该输入语句的至少一情绪根据该语句结构相似度与该词意关联度而获得该输入语句与该至少一案例语句的相似等级。

14.根据权利要求13所述的情绪分析装置，其中，该语法分析是比对该输入语句的一剖析树与该至少一案例语句的一结构，且依据将输入语句进行编辑以重新编辑成该至少一案例语句的编辑步骤的数目，来决定该语句结构相似度。

15.根据权利要求13所述的情绪分析装置，其中，该词意关联度是计算该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该案例语句中相对应该关键词汇的该主要词汇，在情绪本体中所各自对应的所述复数个本体构成要素之间的一阶层距离。

16.一种情绪分析方法，适用于一案例库，其中该案例库中包括复数句案例语句，每一案例语句包含至少一主要词汇且对应至少一情绪标示，该情绪分析方法包括：

接收一输入语句；

分析该输入语句的一语句结构；

进行一相似度分析，以根据该语句结构同时进行该输入语句与该案例库中至少一案例语句之间的一语意分析与一语法分析，以分别获得该输入语句与该至少一案例语句之间的一相似等级；以及

根据该输入语句与至少一案例语句之间的该相似等级，判断该输入语句的至少一情绪。

17.根据权利要求16所述的情绪分析方法，其中分析该输入语句的该语句结构，是分析该输入语句的复数个字词且为每一所述复数个字词标示一词性；以及，根据每一所述复数个字词的词性，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

18.根据权利要求16所述的情绪分析方法，还包括提供一情绪本体，其中该情绪本体包含复数个本体构成要素；且分析该输入语句的该语句结构，是分析出该输入语句的复数个字词，以及根据所述复数个字词及该情绪本体的复数个本体构成要素，确定该输入语句中的至少一关键词汇。

19.根据权利要求16所述的情绪分析方法，其中分析该输入语句的该语句结构以分析出该输入语句的复数个字词，还包括提供一同义词资料、一反义词资料和一情绪本体，该情绪本体包含有复数个本体构成要素，以及根据所述复数个字词、该情绪本体的复数个本体构成要素、该同义词资料和该反义词资料，以确定该输入语句中的至少一关键词汇。

20.根据权利要求16所述的情绪分析方法，其中分析该输入语句的该语句结构还包括提供一情绪本体，该情绪本体包含有复数个本体构成要素；确定该输入语句中的至少一关键词汇；该语法分析，是分析该输入语句与该至少一案例语句之间的一语句结构相似度，而该语意分析是根据该情绪本体，分析该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该至少一案例语句的所述至少一主要词汇的一词意关联度；以及根据该语句结构相似度与该词意关联度而获得该输入语句与该至少一案例语句的相似等级。

21.根据权利要求20所述的情绪分析方法，其中该语法分析是比对该输入语句的一剖析树与该至少一案例语句的一结构，且依据将输入语句进行编辑以重新编辑成该至少一案例语句的编辑步骤的数目，来决定该语句结构相似度。

22.根据权利要求20所述的情绪分析方法，其中该词意关联度是计算该输入语句的每一所述至少一关键词汇与该案例语句中相对应该关键词汇的该主要词汇，在该情绪本体中所各自对应的所述复数个本体构成要素之间的一阶层距离。

23.根据权利要求19所述的情绪分析方法，还包括：根据该输入语句所对应的该情绪，输出相对应该情绪的一情绪回馈。

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