CN110598960B - 一种实体级情感评估方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种实体级情感评估方法及装置，其中方法包括：获取目标对象在预设时间段内的对象网络数据；从所述对象网络数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性；对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标；其中，所述评估指标包括每个实体级情感的调性程度、每个实体级情感对应的媒体影响力和每个实体级情感于网络中的传播影响力；利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度。本申请可以科学地综合评估实体级情感的影响程度。

Description

一种实体级情感评估方法及装置
技术领域
本申请涉及网络技术领域，尤其涉及一种实体级情感评估方法及装置。
背景技术
网络舆情是以网络为载体，以社会问题、产品、事件等对象为核心，广大网民情感、态度、意见、观点的表达、传播与互动，以及后续影响力的集合。
舆情领域已衍生出对象的实体级情感(Aspect-level sentiment)，同一对象具有不同实体级情感。以一款汽车为例，实体级情感可以包括发动机抖动、冷却液泄露、制动效果差、外观漂亮等。
为了评估对象的实体级情感，可以从网络数据获取针对对象的实体级情感的提及频次、调性(正面、中性或负面)等特征，以此来评估实体级情感的影响程度。
但是，在互联网中不同媒体平台发布对象数据后，对于对象的实体级情感所产生的影响力是不同的。例如，人民日报平台发布一款汽车具有发动机抖动消息，与，个人公众号发布一款汽车具有发动机抖动消息，对于发动机抖动这一实体级情感所产生的影响力是大不相同的。
现有方案中仅仅采用提及频次、调性等特征来评估实体级情感的影响程度，其评估角度过于单一，无法科学地综合评估实体级情感的影响程度。
发明内容
鉴于此，本申请提供一种实体级情感评估方法及装置，可以科学地综合评估实体级情感的影响程度。
为了解决上述问题，提供了下述技术特征：
一种实体级情感评估方法，包括：
获取目标对象在预设时间段内的对象网络数据；
从所述对象网络数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性；
对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标；其中，所述评估指标包括每个实体级情感的调性程度、每个实体级情感对应的媒体影响力和每个实体级情感于网络中的传播影响力；
利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度。
可选的，对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标包括：
利用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则，对所述对象网络数据进行分析，分别确定每个实体级情感的调性程度；
在所述对象网络数据中分别确定每个实体级情感所涉及的媒体，并对所述对象网络数据进行媒体分析，分别确定每个实体级情感对应的媒体影响力；
对所述对象网络数据中实体级情感提及频次进行分析，确定每个实体级情感的传播影响力。
可选的，所述媒体影响力包括以下至少之一：所述实体级情感涉及媒体的数量、所述实体级情感涉及媒体的平均访问量、所述实体级情感涉及媒体的平均浏览量；
所述传播影响力包括以下至少之一：提及所述实体级情感的正文类型消息数量、提及所述实体级情感的回复类型消息数量、提及所述实体级情感的消息的总访问数量、提及所述实体级情感的消息的总互动量、所述实体级情感的提及热度。
可选的，所述调性程度包括：
负面程度；或，正面程度；或，负面程度和正面程度。
可选的，所述利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度，包括：
对每个实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行归一化处理；
根据归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力，确定每个实体级情感的信息量和对应权重；
计算每个实体级情感的信息量和对应权重的乘积，确定为实体级情感的影响程度。
可选的，所述根据归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力，确定每个实体级情感的信息量和对应权重，包括：
根据层次分析法、CRITIC算法或综合打分算法，对归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行分析计算，确定实体级情感的信息量和对应权重。
可选的，在所述确定为实体级情感的影响程度之后，还包括：
对每个实体级情感的影响程度进行归一化处理；
对每个实体级情感的影响程度进行排序，获得每个实体级情感的影响程度排列顺序；
输出至少一个实体级情感的影响程度排列顺序。
一种实体级情感评估装置，包括：
获取单元，用于获取目标对象在预设时间段内的对象网络数据；
确定调性单元，用于从所述对象网络数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性；
确定指标单元，用于对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标；其中，所述评估指标包括每个实体级情感的调性程度、每个实体级情感对应的媒体影响力和每个实体级情感于网络中的传播影响力；
评估单元，用于利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度。
可选的，所述确定指标单元包括：
确定调性程度单元，用于利用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则，对所述对象网络数据进行分析，分别确定每个实体级情感的调性程度；
确定媒体影响力单元，用于在所述对象网络数据中分别确定每个实体级情感所涉及的媒体，并对所述对象网络数据进行媒体分析，分别确定每个实体级情感对应的媒体影响力；
确定传播影响力单元，用于对所述对象网络数据中实体级情感提及频次进行分析，确定每个实体级情感的传播影响力。
可选的，所述媒体影响力包括以下至少之一：所述实体级情感涉及媒体的数量、所述实体级情感涉及媒体的平均访问量、所述实体级情感涉及媒体的平均浏览量；
所述传播影响力包括以下至少之一：提及所述实体级情感的正文类型消息数量、提及所述实体级情感的回复类型消息数量、提及所述实体级情感的消息的总访问数量、提及所述实体级情感的消息的总互动量、所述实体级情感的提及热度。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本申请提供的实体级情感评估方法，可以获得实体级情感多个评价指标，多个评价指标包括实体级情感的调性程度、实体级情感对应的媒体影响力和实体级情感于网络中的传播影响力。媒体影响力可以反映不同媒体平台影响力度，传播影响力可以反映不同媒体平台在网络中传播力度。
即，本申请可以利用实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力来综合评估实体级情感的影响程度，从而可以从多个角度综合考虑不同媒体平台对实体级情感的影响力，从而可以科学地综合评估实体级情感的影响程度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例公开的一种实体级情感评估方法流程图；
图2为本申请实施例公开的5W理论的示意图；
图3为本申请实施例公开的又一种实体级情感评估方法流程图；
图4为本申请实施例公开的一种实体级情感评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
术语解释：
5W理论：美国、政治学家学者哈罗德·拉斯韦尔于1948年在《传播在社会中的结构与功能》一篇论文中，首次提出了构成传播过程的五种基本要素，并按照一定结构顺序将它们排列，形成了后来人们称之“五W模式”或“拉斯维尔程式”的过程模式。五个W分别是英语中五个疑问代词的第一个字母，即：Who(谁)Says What(说了什么)In Which Channel(通过什么渠道)To Whom(向谁说)With What Effect(有什么效果)。
本申请应用于计算机设备，例如，终端、服务器等设备。本申请可以根据具体应用场景来布设本申请的所应用的系统，在此不对本申请的应用场景进行限定。
本申请提供一种实体级情感评估方法，实体级情感评估方法可以适用于多个对象(品牌、产品、事件等对象)，为了便于描述，本申请以目标对象为例，对一种实体级情感评估方法进行详细说明。
参见图1，提供了一种实体级情感评估方法的实施例，可以包括以下步骤：
步骤S101：计算机设备确定目标对象，并获取目标对象预设时间段内的对象网络数据。
计算机设备可以显示一界面，该界面可以包括输入控件和查询控件。用户可以在输入控件输入目标对象的字符串，并点击查询控件，以便计算机设备获取目标对象，并开启对目标对象进行实体级情感评估方案。
计算机设备可以通过爬虫方式从网络中获取包含目标对象的对象网络数据，当然，还可以通过与第三方平台合作方式获取对象网络数据，关于计算机设备获取对象网络数据的过程已为成熟技术，在此不再赘述。
计算机设备通过上述方式可以获取预设时间段内的对象网络数据，预设时间段可以根据具体应用场景而定(例如，12、小时一天、一周等)，在此不做限定。
计算机设备获取到对象网络数据基本包括全网数据，对象网络数据可以包括新闻报道、微博、微信、帖吧、知乎等来源中关于目标对象的网络数据。
以一款汽车车型D90为例，目标对象则为D90，则在步骤S101后会获得关于目标对象D90的对象网络数据。
步骤S102：计算机设备从所述对象网络数据中，确定目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性。
计算机设备通过自然语言处理算法对每条对象网络数据进行识别，从中提取实体级情感并确定实体级情感的调性(正面、中性或负面)。关于自然语言处理算法已为成熟技术，在此不再赘述。
为了便于后续处理，可以统一实体级情感的用词；例如，发动机抖动、发动机抖动严重、发动机有点儿抖动均需要统一为发动机抖动。
由于自然语言处理算法具有一定误差，提取实体级情感并确定调性可能出现误差，所以可以采用人工修正方式对自然语言处理结果进行修正。此外，计算机设备统一实体级情感用词也可能出现误差，也可以采用人工修正方式进行修正。
延续上述对汽车车型D90的举例，在本步骤利用自然语言处理算法和人工修正方式对对象网络数据进行处理，可以获得至少一个实体级情感。例如：发动机抖动、冷却液泄露、噪声大、仪表盘失灵、效率低、外观漂亮。其中，发动机抖动、冷却液泄露、噪声大、仪表盘失灵、效率低的调性为负面，外观漂亮的调性为正面。
步骤S103：计算机设备对所述对象网络数据进行分析，确定目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标。
参见图2，根据社会传播学“5W理论”：五个W分别位Who(谁)Says What(说了什么)In Which Channel(通过什么渠道)To Whom(向谁说)With What Effect(有什么效果)，对目标对象的传播过程进行分析，从而获得多个一级评价指标。
多个一级评价指标包括：实体级情感的调性程度、所述实体级情感对应的媒体影响力和所述实体级情感于网络中的传播影响力。
为了将多个媒体影响力和传播影响力实例化，提供了媒体影响力和传播影响力的多个二级评价指标。参见表1，为媒体影响力和传播影响力的多个二级评价指标。
表1
Figure BDA0001670281550000071
注：回复类型消息为用来评论或回复已有消息的类型，例如，评论区的评论、主帖的回帖等。与回复类型消息对应的正文消息类型，用来被查看、评论或回复正文消息，例如新闻报道正文、主帖等。
可以理解的是，媒体影响力还可以根据实际应用场景添加新评价指标(媒体类型、媒体地域、覆盖用户等级等)或删除已有二级评价指标；同理，传播影响力还可以根据实际应用场景添加新评价指标(传播途径网页、用户反馈程度、用户反馈一致性等)或删除已有二级评价指标。
上述多个一级评价指标和二级评价指标在本实施例之前预先已经根据5W确定，本步骤需要基于所述对象网络数据进行大数据分析，确定评价指标的具体数据值。
对于实体级情感的调性程度而言，可以利用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则，对所述对象网络数据进行分析，分别确定每个实体级情感的调性程度。
调性在舆情领域是指正、中、负三类情感判别，一般可以选取正面或负面进行单独分析，或者正、中、负进行统一分析。
对于实体级情感的调性程度，可以采用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则来对对象网络数据进行分析，具体而言可以包括：
根据顾客满意度测评体系和/或专家经验规则来构建机器模型，构建机器模型过程可以包括：根据人工对训练样本的调性程度的标注来训练机器模型，从而获得输入为对象网络数据、输出为调性程度的机器模型。
为了保证实体级情感调性程度的准确性，可以对机器模型输出的调性程度进行人工判断，即需要设定立场和视角，人工通读句子判断情感从而对机器模型输出的调性程度进行微调。
对于媒体影响力而言，在所述对象网络数据中分别确定每个实体级情感所涉及的媒体，并对所述对象网络数据进行媒体分析，分别确定至少一个实体级情感对应的媒体影响力。
对于传播影响力而言，对所述对象网络数据中实体级情感提及频次进行分析，分别确定至少一个实体级情感的传播影响力。
关于数据分析过程可根据不同的二级评价指标，从对象网络数据中获取到二级评价指标的数据值。该过程已为成熟的数据统计和分析过程，所以不再详细说明。
延续上述举例，继续以目标对象D90为例，在步骤S103后得到至少一个实体级情感对应的多个评估指标的具体数据值。
表2
Figure BDA0001670281550000091
注：上述表格中调性程度以负面程度为例进行说明，当然也可以根据应用场景不同对正面程度进行补充，在此不做限定。
步骤S104：计算机设备利用所述多个评估指标评估每个实体级情感的影响程度。参见图3，本步骤具体可以包括如下步骤：
步骤S1041：对每个实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行归一化处理。
由于媒体影响力和传播影响力分别包括多个二级指标，不同二级指标的数据量不同，所以不同二级指标采用相同的归一化方式
Figure BDA0001670281550000101
可以理解的是，不同二级指标中归一化指标max_x是不同的，x为待归一化的数据。
参见表3，为不同二级指标的归一化指标的举例，可以理解的是，归一化指标可以根据实际情况不同进行调整。
表3
Figure BDA0001670281550000102
在步骤S1041后得到各个指标的归一化值。
延续上述表2的举例，参见表4为对表2进行归一化后的举例。
表4
Figure BDA0001670281550000111
步骤S1042：根据归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力，确定每个实体级情感的信息量和对应权重。
可以采用层次分析法、CRITIC算法或综合打分算法，来确定实体级情感的信息量和对应权重。下面以CRITIC算法为例，对确定一个实体级情感的信息量和对应权重进行说明。
首先，基于表4计算列i与列j之间的相关性系数rij。其中，0＜i，j＜n，n为列数量。相关性系数计算已为成熟技术，在此不再赘述。
其次，各个评价指标的客观权重是以对比强度和冲突性来综合衡量的，设Cj表示第j个评价指标所包含的信息量，则实体级情感的信息量
Figure BDA0001670281550000112
其中，δj为第j列的系数。
最后，实体级情感的信息量Cj越大，则表示包含的信息量越大，其对应的权重应该也越大。所以对应的权重：
Figure BDA0001670281550000113
步骤S1043：计算每个实体级情感的信息量和对应权重的乘积，确定为实体级情感的影响程度。
实体级情感的信息量和对应权重的乘积也即θjCj。
接着进入步骤S105：计算机设备对每个实体级情感的影响程度进行归一化处理。
可以采用归一化公式
Figure BDA0001670281550000121
对至少一个实体级情感进行归一化处理；其中，max(x)为至少一个实体级情感中最大值，min(x)为至少一个实体级情感中最小值，当然还可以采用其它归一化处理方式。
步骤S106：计算机设备对至少一个实体级情感的影响程度进行排序，获得至少一个实体级情感的影响程度排列顺序。
步骤S107：计算机设备输出至少一个实体级情感的影响程度排列顺序。
计算机设备可以输出并显示至少一个实体级情感的影响程度排列顺序，以供查看用户查看。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本申请提供的实体级情感评估方法，可以获得基于社会传播学5W理论启发后得到多个评价指标，多个评价指标包括实体级情感的调性程度、实体级情感对应的媒体影响力和实体级情感于网络中的传播影响力。
本申请可以利用实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力来综合评估实体级情感的影响程度，从而可以综合考虑不同媒体平台对实体级情感的影响力，此外本申请还考虑了实体级情感传播影响力，从而可以科学地综合评估实体级情感的影响程度。
即，本实施例在不同媒体平台、不同互动量、不同媒体数量等产生的影响力不同前提下，提供了整体综合评估实体级情感方案，针对实体级情感的调性还可以针对性的对负面实体级情感进行针对性的评估，以贴合实际应用。
根据本申请提供的实施例，提供了与图1所示一种实体级情感评估方法对应的一种实体级情感评估装置，参见图4，包括：
获取单元41，用于获取目标对象在预设时间段内的对象网络数据。
计算机设备可以显示一界面，该界面可以包括输入控件和查询控件。用户可以在输入控件输入目标对象的字符串，并点击查询控件，以便计算机设备获取目标对象，并开启对目标对象进行实体级情感评估方案。
确定调性单元42，用于从所述对象网络数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性。
计算机设备通过自然语言处理算法对每条对象网络数据进行识别，从中提取实体级情感并确定实体级情感的调性(正面、中性或负面)。关于自然语言处理算法已为成熟技术，在此不再赘述。
确定指标单元43，用于对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标；其中，所述评估指标包括每个实体级情感的调性程度、每个实体级情感对应的媒体影响力和每个实体级情感于网络中的传播影响力。
参见图2，根据社会传播学“5W理论”：五个W分别位Who(谁)Says What(说了什么)In Which Channel(通过什么渠道)To Whom(向谁说)With What Effect(有什么效果)，对目标对象的传播过程进行分析，从而获得多个一级评价指标。
多个一级评价指标包括：实体级情感的调性程度、所述实体级情感对应的媒体影响力和所述实体级情感于网络中的传播影响力。
其中，所述确定指标单元43包括：
确定调性程度单元431，用于利用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则，对所述对象网络数据进行分析，分别确定每个实体级情感的调性程度；
确定媒体影响力单元432，用于在所述对象网络数据中分别确定每个实体级情感所涉及的媒体，并对所述对象网络数据进行媒体分析，分别确定每个实体级情感对应的媒体影响力；
确定传播影响力单元433，用于对所述对象网络数据中实体级情感提及频次进行分析，确定每个实体级情感的传播影响力。
所述媒体影响力包括以下至少之一：所述实体级情感涉及媒体的数量、所述实体级情感涉及媒体的平均访问量、所述实体级情感涉及媒体的平均浏览量。
所述传播影响力包括以下至少之一：提及所述实体级情感的正文类型消息数量、提及所述实体级情感的回复类型消息数量、提及所述实体级情感的消息的总访问数量、提及所述实体级情感的消息的总互动量、所述实体级情感的提及热度。
调性程度包括：负面程度；或，正面程度；或，负面程度和正面程度。
评估单元44，用于利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度。
其中评估单元44，包括：
归一化单元441，用于对每个实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行归一化处理；
确定信息量和权重单元442，用于根据归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力，确定每个实体级情感的信息量和对应权重；具体可以包括：根据层次分析法、CRITIC算法或综合打分算法，对归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行分析计算，确定实体级情感的信息量和对应权重。
确定影响程度单元443，用于计算每个实体级情感的信息量和对应权重的乘积，确定为实体级情感的影响程度。
归一化单元45，用于对每个实体级情感的影响程度进行归一化处理。
排序单元46，用于对每个实体级情感的影响程度进行排序，获得每个实体级情感的影响程度排列顺序；
输出单元47，用于输出至少一个实体级情感的影响程度排列顺序。
关于图4所示的装置实施例的具体内容的实现，可以参见图1所示的实施例，在此不再一一赘述。
通过以上技术手段，可以实现以下有益效果：
本申请提供的实体级情感评估方法，可以获得基于社会传播学5W理论启发后得到多个评价指标，多个评价指标包括实体级情感的调性程度、实体级情感对应的媒体影响力和实体级情感于网络中的传播影响力。
本申请可以利用实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力来综合评估实体级情感的影响程度，从而可以综合考虑不同媒体平台对实体级情感的影响力，此外本申请还考虑了实体级情感传播影响力，从而可以科学地综合评估实体级情感的影响程度。
即，本实施例在不同媒体平台、不同互动量、不同媒体数量等产生的影响力不同前提下，提供了整体综合评估实体级情感方案，针对实体级情感的调性还可以针对性的对负面实体级情感进行针对性的评估，以贴合实际应用。
本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种实体级情感评估方法，其特征在于，运用于计算机设备中，所述计算机设备用于确定目标对象，并获取所述目标对象在预设时间段内的对象网络数据；所述计算机设备用于显示输入控件和查询控件，以便用户通过所述输入控件和所述查询控件获取所述目标对象，并开启对所述目标对象进行实体级评估的方案；所述计算机设备还用于从对象数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性，包括：
根据所述计算机设备确定所述目标对象，并获取所述目标对象在预设时间段内的对象网络数据；所述目标对象为品牌对象或产品对象；
根据所述计算机设备从所述对象网络数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性；
根据所述计算机设备对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标；其中，所述评估指标包括每个实体级情感的调性程度、每个实体级情感对应的媒体影响力和每个实体级情感于网络中的传播影响力；所述每个实体级情感的调性程度，包括：负面程度；或，正面程度；或，负面程度和正面程度；所述每个实体级情感对应的媒体影响力，包括：涉及媒体数量、平均媒体日均访问量及平均媒体日均电脑侧浏览量；所述每个实体级情感于网络中的传播影响力，包括：提及实体级情感的正文类型消息数量、提及实体级情感的回复类型消息数量、提及实体级情感的消息的总访问数量、提及实体级情感的消息的总互动量及实体级情感的提及热度；
根据所述计算机设备利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标包括：
利用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则，对所述对象网络数据进行分析，分别确定每个实体级情感的调性程度；
在所述对象网络数据中分别确定每个实体级情感所涉及的媒体，并对所述对象网络数据进行媒体分析，分别确定每个实体级情感对应的媒体影响力；
对所述对象网络数据中实体级情感提及频次进行分析，确定每个实体级情感的传播影响力。
3.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度，包括：
对每个实体级情感的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行归一化处理；
根据归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力，确定每个实体级情感的信息量和对应权重；
计算每个实体级情感的信息量和对应权重的乘积，确定为实体级情感的影响程度。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力，确定每个实体级情感的信息量和对应权重，包括：
根据层次分析法、CRITIC算法或综合打分算法，对归一化后的调性程度、媒体影响力和传播影响力进行分析计算，确定实体级情感的信息量和对应权重。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定为实体级情感的影响程度之后，还包括：
对每个实体级情感的影响程度进行归一化处理；
对每个实体级情感的影响程度进行排序，获得每个实体级情感的影响程度排列顺序；
输出至少一个实体级情感的影响程度排列顺序。
6.一种实体级情感评估装置，其特征在于，运用于计算机设备中，所述计算机设备用于确定目标对象，并获取所述目标对象在预设时间段内的对象网络数据；所述计算机设备用于显示输入控件和查询控件，以便用户通过所述输入控件和所述查询控件获取所述目标对象，并开启对所述目标对象进行实体级评估的方案；所述计算机设备还用于从对象数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性，包括：
获取单元，用于根据所述计算机设备确定所述目标对象，并获取所述目标对象在预设时间段内的对象网络数据；所述目标对象为品牌对象或产品对象；
确定调性单元，用于根据所述计算机设备从所述对象网络数据中，确定所述目标对象的至少一个实体级情感以及实体级情感对应的调性；
确定指标单元，用于根据所述计算机设备对所述对象网络数据进行分析，确定所述目标对象的至少一个实体级情感对应的多个评估指标；其中，所述评估指标包括每个实体级情感的调性程度、每个实体级情感对应的媒体影响力和每个实体级情感于网络中的传播影响力；所述每个实体级情感的调性程度，包括：负面程度；或，正面程度；或，负面程度和正面程度；所述每个实体级情感对应的媒体影响力，包括：涉及媒体数量、平均媒体日均访问量及平均媒体日均电脑侧浏览量；所述每个实体级情感于网络中的传播影响力，包括：提及实体级情感的正文类型消息数量、提及实体级情感的回复类型消息数量、提及实体级情感的消息的总访问数量、提及实体级情感的消息的总互动量及实体级情感的提及热度；
评估单元，用于根据所述计算机设备利用所述多个评估指标分别评估每个实体级情感的影响程度。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定指标单元包括：
确定调性程度单元，用于利用顾客满意度测评体系和/或专家经验规则，对所述对象网络数据进行分析，分别确定每个实体级情感的调性程度；
确定媒体影响力单元，用于在所述对象网络数据中分别确定每个实体级情感所涉及的媒体，并对所述对象网络数据进行媒体分析，分别确定每个实体级情感对应的媒体影响力；
确定传播影响力单元，用于对所述对象网络数据中实体级情感提及频次进行分析，确定每个实体级情感的传播影响力。
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