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申请/专利权人：顺丰科技有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种文本情感分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过获取用户发表文本；选取所述用户发表文本中的名词类关键词；获取所述名词类关键词在所述用户发表文本中的贡献度，并将贡献度最高的名词类关键词作为目标对象；获取训练后的神经网络模型，并通过所述训练后的神经网络模型对所述用户发表文本进行情感类别识别，获得用户发表文本的初始情感属性，其中，所述训练后的神经网络模型为通过包含网络用语的训练样本训练得到；根据所述初始情感属性获取所述目标对象对应的情感属性。提高了文本情感分类的准确性。

主权项：1.一种文本情感分类方法，其特征在于，包括：获取用户发表文本；选取所述用户发表文本中的名词类关键词；获取所述名词类关键词在所述用户发表文本中的贡献度，并将贡献度最高的名词类关键词作为目标对象；获取训练后的神经网络模型，并通过所述训练后的神经网络模型对所述用户发表文本进行情感类别识别，获得用户发表文本的初始情感属性，其中，所述训练后的神经网络模型为通过包含网络用语的训练样本训练得到；根据所述初始情感属性获取所述目标对象对应的情感属性；所述选取所述用户发表文本中的名词类关键词，包括：获取预设的名词类关键词库，其中，所述名词类关键词库为根据预先设定待识别主体进行构建得到，或者，对历史评价主体进行分词处理，获得历史评价主体的分词；通过神经网络语言模型对历史评价主体的分词进行量化处理，获得历史评价主体的分词的词向量；将历史评价主体的分词的词向量输入至预设数据库模型中，预设数据库模型包括通用的欧式距离计算模型，获得历史评价主体的分词的词向量与预设数据库中的词向量的欧式距离；根据历史评价主体的分词的词向量与预设数据库中的词向量的欧式距离分析历史评价主体的语义，并根据历史评价主体的语义对历史评价主体进行词语分类，根据词语分类后的历史评价主体计算各类词语的出现频率，将出现频率大于预设值的词语设置为关键词，根据设置的关键词建立名词类关键词库；从所述名词类关键词库中，匹配出所述用户发表文本中的名词类关键词；所述根据所述初始情感属性获取所述目标对象对应的情感属性之后，还包括：获取预设规则；通过所述预设规则对所述目标对象对应的情感属性进行修正，得到修正后的情感属性；所述通过所述预设规则对所述目标对象对应的情感属性进行修正，得到修正后的情感属性，包括：获取所述预设规则中的预设句式；将所述用户发表文本与预设句式进行匹配；若在所述用户发表文本中匹配到所述预设句式，则将所述预设句式包含的评价对象与目标对象进行对比；若所述预设句式包含的评价对象与目标对象一致，且所述目标对象对应的情感属性为负向，则将所述目标对象对应的情感属性修正为正向。

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