CN108460015A - 文本情感分类数据增强分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种文本情感分类数据增强分析方法，能够实现文本数据增强处理，便于实现文本的情感分析，该方法包括：获取待处理的原始句子文本；对所述原始句子文本进行处理，得到与所述原始句子文本语义相同的处理语句文本；应用所述原始句子文本及所述处理语句文本进行情感分析。本发明实施例通过获取待处理的原始句子文本，对原始句子文本进行处理，得到与原始句子文本语义相同的处理语句文本，应用原始句子文本及处理语句文本进行情感分析，从而基于原始句子文本得出更多的同语义的文本，以实现文本数据增强处理，便于实现文本的情感分析。
Description
技术领域
本发明涉及文本处理领域，尤其涉及一种文本情感分类数据增强分析方法。
背景技术
在深度学习中，为了避免出现过拟合(Overfitting)，通常需要输入充足的数据量。目前与数据增强相关的工作大多集中在了图像的处理上，图像处理上数据增强+CNN的组合获得了很多很好的收益。针对离散数据(比如文本)，与之相关的研究较少。
发明内容
本发明实施例提供一种文本情感分类数据增强分析方法，能够实现文本数据增强处理，便于实现文本的情感分析。
本发明实施例采用如下技术方案：
一种文本情感分类数据增强分析方法，包括：
获取待处理的原始句子文本；
对所述原始句子文本进行处理，得到与所述原始句子文本语义相同的处理语句文本；
应用所述原始句子文本及所述处理语句文本进行情感分析。
可选的，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
识别所述句子文本中可替换的词语；
对所述可替换的词语进行替换处理，得到所述处理语句文本。
可选的，所述对所述可替换的词语进行替换处理包括以下至少一种处理：
对所述可替换的词语进行同义词替换；
对所述可替换的词语进行词向量替换；
对所述可替换的词语进行词语平移处理；
对所述可替换的词语进行引入噪声词语。
可选的，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
识别所述句子文本中的关键短语；
对所述关键短语进行替换处理。
可选的，所述关键短语包括副词短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：
将所述副词短语中心词进行同义替换；
和/或
将所述副词短语修饰词进行同义替换。
可选的，所述关键短语包括定中短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：
将所述定中短语定语进行同义替换；
和/或
将所述定中短语中心词模糊化；
和/或
将所述定中短语中心词与定语位置置换。
可选的，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
对所述原始句子文本整句进行替换处理。
可选的，所述对原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行句子拆分。
可选的，所述对原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行分句情感检测。
可选的，所述对所述原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行非情感关键句挑选删除。
基于上述技术方案的文本情感分类数据增强分析方法，通过获取待处理的原始句子文本，对原始句子文本进行处理，得到与原始句子文本语义相同的处理语句文本，应用原始句子文本及处理语句文本进行情感分析，从而基于原始句子文本得出更多的同语义的文本，以实现文本数据增强处理，便于实现文本的情感分析。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明实施例提供的一种文本情感分类数据增强分析方法的流程图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供一种文本情感分类数据增强分析方法，该方法包括：
11、获取待处理的原始句子文本。
12、对所述原始句子文本进行处理，得到与所述原始句子文本语义相同的处理语句文本。
13、应用所述原始句子文本及所述处理语句文本进行情感分析。
本发明实施例的文本情感分类数据增强分析方法，通过获取待处理的原始句子文本，对原始句子文本进行处理，得到与原始句子文本语义相同的处理语句文本，应用原始句子文本及处理语句文本进行情感分析，从而基于原始句子文本得出更多的同语义的文本，以实现文本数据增强处理，便于实现文本的情感分析。
本发明实施例中，可选的，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
识别所述句子文本中可替换的词语；
对所述可替换的词语进行替换处理，得到所述处理语句文本。
本发明实施例中，可选的，所述对所述可替换的词语进行替换处理包括以下至少一种处理：
对所述可替换的词语进行同义词替换；
对所述可替换的词语进行词向量替换；
对所述可替换的词语进行词语平移处理；
对所述可替换的词语进行引入噪声词语。
例如，原句为：我在周五入住了这家酒店，舒适的灯光，地面非常干净，非常温馨。词语级别的替换后为：我在周五入住了这家酒店，舒服的灯光，地面非常整洁，非常温馨。
例如，原句：我今天很开心，词向量：我今天很愉快，词语平移处理：</s></s> 我今天很开心，引入噪声词语:我</s>今天</s>很开心。
本领域技术人员应当理解，上述词语处理方式可以选择其中的任意一种或者多种进行处理。
本发明实施例中，可选的，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
识别所述句子文本中的关键短语；
对所述关键短语进行替换处理。
本发明实施例中，可选的，所述关键短语包括副词短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：将所述副词短语中心词进行同义替换。
本发明实施例中，可选的，所述关键短语包括副词短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：将所述副词短语修饰词进行同义替换。
例如，原句为：我在周五入住了这家酒店，舒适的灯光，地面非常干净，非常温馨。短语状中短语的副词和形容词的替换后为：我在周五入住了这家酒店，舒适的灯光，地面特别整洁，非常温馨。
本领域技术人员应当理解，根据不同的应用场景，可以在将副词短语中心词进行同义替换、副词短语修饰词进行同义替换两种处理方式中，选择一种进行处理，也可以选择两种进行处理，本发明实施例不做限定。
本发明实施例中，可选的，所述关键短语包括定中短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：将所述定中短语定语进行同义替换。
例如，原句为：我在周五入住了这家酒店，舒适的灯光，地面非常干净，非常温馨。定中短语的定语中心语重组后为：我在周五入住了这家酒店，灯光很舒适，地面非常干净，非常温馨。
本发明实施例中，可选的，所述关键短语包括定中短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：将所述定中短语中心词模糊化。
例如，原句为：我在周五入住了这家酒店，舒适的灯光，地面非常干净，非常温馨。定中短语的中心语模糊化处理后为：我在周五入住了这家酒店，舒适的</s>，地面非常干净，非常温馨。
本发明实施例中，可选的，所述关键短语包括定中短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：将所述定中短语中心词与定语位置置换。
本领域技术人员应当理解，根据不同的应用场景上述定中短语定语进行同义替换、定中短语中心词模糊化、定中短语中心词与定语位置置换三种处理方式中，可以选择一种进行处理，也可以选择两种或三种进行处理。
本发明实施例中，可选的，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
对所述原始句子文本整句进行替换处理。
本发明实施例中，可选的，所述对原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行句子拆分。
本发明实施例中，可选的，所述对原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行分句情感检测。
本发明实施例中，可选的，所述对所述原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行非情感关键句挑选删除。
例如，原句为：我在周五入住了这家酒店，舒适的灯光，地面非常干净，非常温馨。句子级别的处理，删除了本句的第一分句：舒适的灯光，地面非常干净，非常温馨。
本发明实施例可以深度学习模型需要大量标注完善的训练数据，包括现在做的比较多的文本分类，智能问答等。
本发明实施例通过数据增强为分类任务提供了大量的同质异构的训练样本，在任务的效果上取得完美的成功，合理的面向文本的数据增强方案亦可以获得一定的收益。
本发明实施例提供多粒度的数据增强方案，其中包括词级别，短语级别，句子级别的方案，能够使得句子能够进行多样性的变化，生成多样性的语料数据，能够让模型学习到分布式表示的一些特征。
本发明的有益效果如下：
在中文的短文本数据稀疏的情况下，多粒度的数据增强策略，能够让模型获得更多的训练数据，模型的泛化效果能够得到一定的提升。
本发明实施例主要是在情感分析上去做的尝试，本发明实施例还可以拓展到很多任务的语料上去进行一些任务相关的处理。
本发明实施例的文本情感分类数据增强分析方法，通过获取待处理的原始句子文本，对原始句子文本进行处理，得到与原始句子文本语义相同的处理语句文本，应用原始句子文本及处理语句文本进行情感分析，从而基于原始句子文本得出更多的同语义的文本，以实现文本数据增强处理，便于实现文本的情感分析。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种文本情感分类数据增强分析方法，其特征在于，包括：
获取待处理的原始句子文本；
对所述原始句子文本进行处理，得到与所述原始句子文本语义相同的处理语句文本；
应用所述原始句子文本及所述处理语句文本进行情感分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
识别所述句子文本中可替换的词语；
对所述可替换的词语进行替换处理，得到所述处理语句文本。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述可替换的词语进行替换处理包括以下至少一种处理：
对所述可替换的词语进行同义词替换；
对所述可替换的词语进行词向量替换；
对所述可替换的词语进行词语平移处理；
对所述可替换的词语进行引入噪声词语。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
识别所述句子文本中的关键短语；
对所述关键短语进行替换处理。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述关键短语包括副词短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：
将所述副词短语中心词进行同义替换；
和/或
将所述副词短语修饰词进行同义替换。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述关键短语包括定中短语，所述对所述关键短语进行替换处理包括：
将所述定中短语定语进行同义替换；
和/或
将所述定中短语中心词模糊化；
和/或
将所述定中短语中心词与定语位置置换。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始句子文本进行处理包括：
对所述原始句子文本整句进行替换处理。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行句子拆分。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行分句情感检测。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述原始句子文本整句进行替换处理包括：
对原始句子文本整句进行非情感关键句挑选删除。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20180828 |