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文本情感分析方法和装置
本公开公开了文本情感分析方法和装置,涉及人工智能技术领域,进一步涉及自然语言处理、云计算技术领域。具体实现方案为:首先获取待分析短文本,然后确定待分析短文本的主客观偏向类型,最后基于待分析短文本和与主客观偏向类型对应的情感分析模型,得到待分析短文本对应的情感类型,能够识别待分析文本的主客观偏向类型,使得每种类型的文本能够利用对应的情感分析模型进行分析,有效提升了文本情感分析的准确性和针对性,从而提高了文本在舆情产品中的分类精确度。
基于知识图谱对大量直播弹幕数据意图标注方法
本发明公开了基于知识图谱对大量直播弹幕数据意图标注方法,包括如下步骤:S1、根据弹幕信息提取关键词并对关键词归纳维度;S2、扩建关键词同音同义词;S3、多个维度组合作为一个特定意图的模板;S4、弹幕数据去重,无效数据去除;S5、弹幕数据过模板抽取观点意图;S6、人工校排查去除错误数据,本发明结构科学合理,使用安全方便,本发明为快速标注直播弹幕数据意图,高效率标注文本意图,克服了数据量庞大人工效率低,传统NLP在弹幕分析中效果差等缺点,对于数据中的语义进行定义,从而便于弹幕数据去重,降低了工作量,适合更好的推广使用。
消除新闻中行业词歧义的方法、装置、设备和存储介质
本发明属于数据处理技术领域,具体涉及一种消除新闻中行业词歧义的方法、装置、设备和存储介质。其中方法包括:获取新闻,对新闻进行行业分类,得到行业标签分类结果;对行业标签分类结果进行标签共现检验,若检验未通过,则将全部的行业标签加入歧义判别列表中,若检验通过,则将存在歧义词集合中的特征词对应的行业标签加入歧义判别列表中,若不存在,则直接输出结果;通过预设的歧义判别模型对歧义判别列表中的行业标签进行判别,得到歧义判别结果,根据歧义判别结果进行输出。本发明摆脱了对歧义词表或知识图谱的重度依赖,可以自动发现歧义词表之外的歧义词带来的错误,大大减少了开发成本。

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