CN113157858A - 一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，具体包括以下步骤：S1、获取待评价人才的主题需求信息，根据主题需求信息构建相应的情感语料库；S2、采集待评价人才在社交网络平台上存在操作记录的文本内容，从文本内容中提取情感关键词；S3、将提取出的情感关键词与情感语料库中的情感标准词进行匹配，对情感关键词中情感标准词的出现频次进行统计；S4、对出现频次的统计结果进行对比分析，确定待评价人才的情感倾向程度。与现有技术相比，本发明具有避免偶发因素对情感倾向的判断，提高了情感倾向程度判断结果的准确性和稳定性等优点。

Description

一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法
技术领域
本发明涉及人才评价领域，尤其是涉及一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法。
背景技术
情感倾向即是主体对某一客体主观存在的内心喜恶、内在评价的一种倾向，有程度和对象性；情感是态度中的一部分，它与态度中的内向感受、意向具有协调一致性，是态度在生理上一种复杂而稳定的生理评价和体验。情感包括道德感和价值感等方面。
目前词语情感倾向性识别较为成熟，针对文本内容获得有用的倾向性信息和知识已经成为自然语言处理的研究热点，情感词识别和情感词极性判别的方法和技术已经形成相应的体系。在目前的方法中，在对情感词与情感倾向的匹配方面已比较精确，但仅得出了情感词与情感倾向的匹配关系，不能对情感程度进行有效判断，不能确定被评价人才做出的是偶发的行为，还是常态的行为，因此仅凭情感词与情感倾向的匹配关系，就确定被评价人才的情感倾向，具有不确定性且容易产生误判。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的仅凭情感词与情感倾向的匹配关系确定情感倾向具有不确定性且容易产生误判的缺陷而提供一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，具体包括以下步骤：
S1、获取待评价人才的主题需求信息，根据所述主题需求信息构建相应的情感语料库；
S2、采集待评价人才在社交网络平台上存在操作记录的文本内容，从所述文本内容中提取情感关键词；
S3、将提取出的情感关键词与情感语料库中的情感标准词进行匹配，对情感关键词中情感标准词的出现频次进行统计；
S4、对出现频次的统计结果进行对比分析，确定待评价人才的情感倾向程度。
所述出现频次的类型包括单个情感标准词出现和多个情感标准词组合出现。
进一步地，所述情感标准词组合出现的形式包括情感标准词之间间隔两个字、一个字或没有字。
所述情感标准词组合出现的形式还包括情感标准词之间间隔一个标点符号，所述标点符号不包括句号。
进一步地，所述组合出现的情感标准词的来源包括多个情感语料库。
所述主题需求信息包括政治倾向信息和宗教倾向信息。
所述存在操作记录的文本内容具体为待评价人才公开发表的文本内容。
进一步地，所述公开发表的文本内容通过大数据技术检索得到。
所述出现频次的统计结果具体为根据总出现频次计算得到的情感标准词出现频次的百分数。
进一步地，所述情感标准词出现频次的百分数按照预设的百分数跨度进行分组，每组对应一个情感倾向程度，所述百分数跨度的取值范围为1％～50％。
进一步地，所述百分数跨度的取值优选为10％。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明通过将待评价人才在社交网络平台上公开发表的文本内容进行关键词提取，并与不同主题需求信息对应的情感语料库中的情感关键词进行匹配，通过情感标准词的出现频次来确定待评价人才的情感倾向程度，与传统的仅根据情感关键词与情感倾向进行匹配的方案相比，本发明避免偶发因素对情感倾向的判断，提高了情感倾向程度判断结果的准确性和稳定性。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
如图1所示，一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，具体包括以下步骤：
S1、获取待评价人才的主题需求信息，根据主题需求信息构建相应的情感语料库；
S2、采集待评价人才在社交网络平台上存在操作记录的文本内容，从文本内容中提取情感关键词；
S3、将提取出的情感关键词与情感语料库中的情感标准词进行匹配，对情感关键词中情感标准词的出现频次进行统计；
S4、对出现频次的统计结果进行对比分析，确定待评价人才的情感倾向程度。
出现频次的类型包括单个情感标准词出现和多个情感标准词组合出现。
情感标准词组合出现的形式包括情感标准词之间间隔两个字、一个字或没有字。
情感标准词组合出现的形式还包括情感标准词之间间隔一个标点符号，标点符号不包括句号。
组合出现的情感标准词的来源包括多个情感语料库。
主题需求信息包括政治倾向信息和宗教倾向信息。
存在操作记录的文本内容具体为待评价人才公开发表的文本内容，通过大数据技术检索得到。
出现频次的统计结果具体为根据总出现频次计算得到的情感标准词出现频次的百分数。
情感标准词出现频次的百分数按照预设的百分数跨度进行分组，每组对应一个情感倾向程度，百分数跨度的取值范围为1％～50％。
本实施例中，百分数跨度的取值优选为10％。
本实施例中，情感倾向程度的类型包括非常严重倾向、严重倾向、非常倾向、十分倾向、倾向、比较倾向、有倾向、有一定倾向、可能倾向和可能涉及。
本实施例中，当出现频次的百分数大于90％为非常严重倾向，80％～90％为严重倾向，70％～80％为非常倾向，60％～70％为十分倾向；50％～60％为倾向，40％～50％为比较倾向，30％～40％为有倾向，20％～30％为有一定倾向，10％～20％为可能倾向，10％以下为可能涉及。
此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，所取名称可以不同，本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例说明。凡依据本发明构思的构造、特征及原理所做的等效变化或者简单变化，均包括于本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做各种各样的修改或补充或采用类似的方法，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、获取待评价人才的主题需求信息，根据所述主题需求信息构建相应的情感语料库；
S2、采集待评价人才在社交网络平台上存在操作记录的文本内容，从所述文本内容中提取情感关键词；
S3、将提取出的情感关键词与情感语料库中的情感标准词进行匹配，对情感关键词中情感标准词的出现频次进行统计；
S4、对出现频次的统计结果进行对比分析，确定待评价人才的情感倾向程度。
2.根据权利要求1所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述出现频次的类型包括单个情感标准词出现和多个情感标准词组合出现。
3.根据权利要求2所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述情感标准词组合出现的形式包括情感标准词之间间隔两个字、一个字或没有字。
4.根据权利要求3所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述情感标准词组合出现的形式还包括情感标准词之间间隔一个标点符号。
5.根据权利要求2所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述组合出现的情感标准词的来源包括多个情感语料库。
6.根据权利要求1所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述主题需求信息包括政治倾向信息和宗教倾向信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述存在操作记录的文本内容具体为待评价人才公开发表的文本内容。
8.根据权利要求1所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述出现频次的统计结果具体为根据总出现频次计算得到的情感标准词出现频次的百分数。
9.根据权利要求8所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述情感标准词出现频次的百分数按照预设的百分数跨度进行分组，每组对应一个情感倾向程度，所述百分数跨度的取值范围为1％～50％。
10.根据权利要求9所述的一种基于情感词匹配与频度结合的情感程度检测方法，其特征在于，所述百分数跨度的取值优选为10％。
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