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申请/专利权人：北京中关村科金技术有限公司

摘要：本发明提供一种面向智慧数字人的页面交互信息挖掘方法及系统，在文本情绪极性检测算法的优化环节，针对每一情绪极性标签描述向量，在特征交互时，情绪极性标签描述向量的聚焦程度大于其它情绪极性标签描述向量的聚焦程度，也即，其它情绪极性标签描述向量对情绪极性标签描述向量对应的交互描述向量的产生微弱的影响，好比在获取交互描述向量时，降低了其它情绪极性标签描述向量对情绪极性标签描述向量的影响，这样能提升优化得到的文本情绪极性检测算法对各情绪极性标签进行预估的可靠性和鲁棒性。

主权项：1.一种面向智慧数字人的页面交互信息挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：采用事先完成优化的文本情绪极性检测算法对拟检测数字人页面交互文本进行多个情绪极性标签的预估，得到所述拟检测数字人页面交互文本对应每一所述情绪极性标签的预估信息；基于所述拟检测数字人页面交互文本对应每一所述情绪极性标签的预估信息，确定所述拟检测数字人页面交互文本的交互指数，以及根据所述交互指数对所述拟检测数字人页面交互文本进行交互质量评价；其中，所述文本情绪极性检测算法的优化步骤包括：采用文本情绪极性检测算法对文本知识模板和多个情绪极性标签分别进行描述向量提取，对应得到知识模板描述向量和多个情绪极性标签描述向量；针对每一所述情绪极性标签描述向量，将所述情绪极性标签描述向量与所述多个情绪极性标签描述向量中的其它情绪极性标签描述向量及所述知识模板描述向量进行特征交互，得到交互描述向量；在进行特征交互时，所述情绪极性标签描述向量的聚焦程度大于所述其它情绪极性标签描述向量的聚焦程度；将每一所述情绪极性标签描述向量对应的交互描述向量及所述多个情绪极性标签描述向量进行特征交互，得到目标交互描述向量；采用所述文本情绪极性检测算法，基于所述目标交互描述向量对所述文本知识模板进行多个所述情绪极性标签的预估，得到预估信息，以及根据所述预估信息及所述文本知识模板的模板真实指示信息，修正所述文本情绪极性检测算法的算法参变量；其中，所述知识模板描述向量的个数至少为2，在所述采用文本情绪极性检测算法对文本知识模板和多个情绪极性标签分别进行描述向量提取，对应得到知识模板描述向量和多个情绪极性标签描述向量之后，所述方法还包括：针对每一所述知识模板描述向量，将所述知识模板描述向量与所述多个情绪极性标签描述向量进行特征交互，得到知识模板交互描述向量；所述基于所述目标交互描述向量对所述文本知识模板进行多个所述情绪极性标签的预估，得到预估信息，包括：基于所述知识模板交互描述向量和所述目标交互描述向量对所述文本知识模板进行多个所述情绪极性标签的预估，得到预估信息；每个所述情绪极性标签包括相应的目标交互描述向量，所述基于所述知识模板交互描述向量和所述目标交互描述向量对所述文本知识模板进行多个所述情绪极性标签的预估，得到预估信息，包括：针对每一所述情绪极性标签，分别进行以下步骤：将所述情绪极性标签对应的目标交互描述向量，与所述多个情绪极性标签中的其它情绪极性标签对应的目标交互描述向量，及所述知识模板交互描述向量进行特征交互，得到中间交互描述向量；基于所述中间交互描述向量对所述文本知识模板进行所述情绪极性标签的预估，得到所述情绪极性标签对应的预估信息；所述情绪极性标签描述向量包括第一子情绪极性标签描述向量和第二子情绪极性标签描述向量；所述针对每一所述情绪极性标签描述向量，将所述情绪极性标签描述向量与所述多个情绪极性标签描述向量中的其它情绪极性标签描述向量及所述知识模板描述向量进行特征交互，得到交互描述向量，包括：针对每一所述情绪极性标签描述向量，获取所述多个情绪极性标签描述向量中的其它情绪极性标签描述向量的第二子情绪极性标签描述向量与提前定义的第二描述向量影响系数的乘法运算结果，以及根据所述情绪极性标签描述向量的第一子情绪极性标签描述向量与所述乘法运算结果，获取第三描述向量，其中，所述第二描述向量影响系数小于0；针对每一所述情绪极性标签描述向量，将所述情绪极性标签描述向量的第一子情绪极性标签描述向量与所述情绪极性标签描述向量进行特征交互，得到第四描述向量，并将所述情绪极性标签描述向量的第一子情绪极性标签描述向量与所述知识模板描述向量进行特征交互，得到第五描述向量；基于所述第三描述向量、所述第四描述向量和所述第五描述向量，获取所述情绪极性标签对应的交互描述向量；所述基于所述第三描述向量、所述第四描述向量和所述第五描述向量，获取所述情绪极性标签对应的交互描述向量，包括：将所述第三描述向量、所述第四描述向量和所述第五描述向量进行合并，得到所述情绪极性标签对应的交互描述向量；或者，将所述第三描述向量与提前定义的第三描述向量影响系数执行乘法运算，得到第二中间描述向量；将所述第二中间描述向量、所述第四描述向量和所述第五描述向量进行合并，得到所述情绪极性标签对应的交互描述向量，其中，所述第三描述向量影响系数的取值范围为[0,1；所述将每一所述情绪极性标签描述向量对应的交互描述向量及所述多个情绪极性标签描述向量进行特征交互，得到目标交互描述向量，包括：针对每一所述情绪极性标签描述向量，将所述情绪极性标签描述向量对应的交互描述向量与所述情绪极性标签描述向量进行加权平均或合并，得到所述情绪极性标签描述向量对应的目标交互描述向量；所述基于所述目标交互描述向量对所述文本知识模板进行多个所述情绪极性标签的预估，得到预估信息，包括：针对每一所述情绪极性标签，基于所述情绪极性标签对应的目标交互描述向量对所述文本知识模板进行所述情绪极性标签的预估，得到所述情绪极性标签对应的预估信息；所述情绪极性标签描述向量的个数不小于3，所述针对每一所述情绪极性标签描述向量，将所述情绪极性标签描述向量与所述多个情绪极性标签描述向量中的其它情绪极性标签描述向量及所述知识模板描述向量进行特征交互，得到交互描述向量，包括：针对每一所述情绪极性标签描述向量，从所述多个情绪极性标签描述向量中的多个其它情绪极性标签描述向量中筛选出目标数量的其它情绪极性标签描述向量，作为第一其它情绪极性标签描述向量，将所述多个其它情绪极性标签描述向量中，余下的其它情绪极性标签描述向量，作为第二其它情绪极性标签描述向量；对所述第一其它情绪极性标签描述向量进行向量元素掩盖，得到掩盖后的第一其它情绪极性标签描述向量；将所述情绪极性标签描述向量与所述掩盖后的第一其它情绪极性标签描述向量、所述第二其它情绪极性标签描述向量进行特征交互，得到第六描述向量，并将所述情绪极性标签描述向量与所述知识模板描述向量进行特征交互，得到第七描述向量；将所述第六描述向量和所述第七描述向量进行合并，得到所述情绪极性标签对应的交互描述向量；或者，将所述第六描述向量与提前定义的第四描述向量影响系数执行乘法运算，得到第三中间描述向量；将所述第三中间描述向量和所述第七描述向量进行合并，得到所述情绪极性标签对应的交互描述向量；其中，所述第四描述向量影响系数的取值范围为[0,1。

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