文本情感的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种文本情感的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：从获取到的待识别文本中识别出至少一个待处理表情符号和至少一个待处理文字文本；针对于每个待处理表情符号和每个待处理文字文本，分别将该待处理表情符号转换为表情编码，以及将该待处理文字文本转换为文字编码；将每个文字编码和每个表情编码输入至预先训练好的情感类别识别模型的向量编码层，确定每个待处理文字文本的文字编码向量以及每个待处理表情符号的表情编码向量；通过所述情感类别识别模型的向量拼接层，拼接每个文字编码向量以及每个表情编码向量，得到所述待识别文本的文本特征向量；将所述文本特征向量输入至所述情感类别识别模型中的情感分类层，确定所述待识别文本的情感类别。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将每个文字编码和每个表情编码输入至情感类别识别模型的向量编码层，确定每个待处理文字文本的文字编码向量以及每个待处理表情符号的表情编码向量，包括：将每个待处理文字文本的文字编码输入至向量编码层中的文字编码子层，得到每个待处理文字文本的文字编码向量；将每个待处理表情符号的表情编码输入至向量编码层中的表情编码子层，得到每个待处理表情符号的表情编码向量。3.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将所述文本特征向量输入至所述情感类别识别模型中的情感分类层，确定所述待识别文本的情感类别，包括：将所述文本特征向量输入至所述情感分类层中的概率预测子层，确定所述待识别文本为每种情感类别的类别概率；基于所述待识别文本为每种情感类别的类别概率，通过所述情感分类层中的类别确定子层，将类别概率最大的情感类别确定为所述待识别文本的情感类别。4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤将每个待处理表情符号转换为表情编码：针对于每个待处理表情符号，从该待处理表情符号中提取出用于表征该待处理表情符号的表情图像特征；基于该待处理表情符号的表情图像特征，确定该待处理表情符号所属的表情类别组；将所述表情类别组的表情编码确定为该待处理表情符号的表情编码。5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述识别方法还包括：获取多个样本语言文本；从所述多个样本语言文本中提取出来源不同的多个样本表情符号；针对于每个样本表情符号，从该表情符号中提取出用于表征该样本表情符号的表情图像特征；基于每个样本表情符号的表情图像特征，对所述多个样本表情符号进行聚类处理，确定出多个表情类别组；针对于每个表情类别组，为该表情类别组分配统一的表情编码。6.一种文本情感的识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：
识别模块，用于从获取到的待识别文本中识别出至少一个待处理表情符号和至少一个待处理文字文本；编码模块，用于针对于每个待处理表情符号和每个待处理文字文本，分别将该待处理表情符号转换为表情编码，以及将该待处理文字文本转换为文字编码；向量确定模块，用于将每个文字编码和每个表情编码输入至预先训练好的情感类别识别模型的向量编码层，确定每个待处理文字文本的文字编码向量以及每个待处理表情符号的表情编码向量；向量拼接模块，用于通过所述情感类别识别模型的向量拼接层，拼接每个文字编码向量以及每个表情编码向量，得到所述待识别文本的文本特征向量；类别确定模块，用于将所述文本特征向量输入至所述情感类别识别模型中的情感分类层，确定所述待识别文本的情感类别。7.根据权利要求6所述的识别装置，其特征在于，所述向量确定模块在用于将每个文字编码和每个表情编码输入至预先训练好的情感类别识别模型的向量编码层，确定每个待处理文字文本的文字编码向量以及每个待处理表情符号的表情编码向量时，所述向量确定模块用于：将每个待处理文字文本的文字编码输入至向量编码层中的文字编码子层，得到每个待处理文字文本的文字编码向量；将每个待处理表情符号的表情编码输入至向量编码层中的表情编码子层，得到每个待处理表情符号的表情编码向量。8.根据权利要求6所述的识别装置，其特征在于，所述类别确定模块在用于将所述文本特征向量输入至所述情感类别识别模型中的情感分类层，确定所述待识别文本的情感类别时，所述类别确定模块用于：将所述文本特征向量输入至所述情感分类层中的概率预测子层，确定所述待识别文本为每种情感类别的类别概率；基于所述待识别文本为每种情感类别的类别概率，通过所述情感分类层中的类别确定子层，将类别概率最大的情感类别确定为所述待识别文本的情感类别。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至5任一所述的文本情感的识别方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至5任一所述的文本情感的识别方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种文本情感的识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，从待识别文本中识别出待处理表情符号和待处理文字文本；分别将每个待处理表情符号转换为表情编码，以及将每个待处理文字文本转换为文字编码；将每个文字编码和每个表情编码输入至情感类别识别模型的向量编码层，确定每个待处理文字文本的文字编码向量和每个待处理表情符号的表情编码向量；拼接每个文字编码向量以及每个表情编码向量，得到待识别文本的文本特征向量；将文本特征向量输入至情感类别识别模型中的情感分类层，确定待识别文本的情感类别。这样，便可以更加准确地确定出待识别文本的情感类别，有助于提高识别结果的准确性。于提高识别结果的准确性。于提高识别结果的准确性。


技术研发人员：李犇 张杰 吴信东 吴明辉 于皓 袁杰 陈栋 邓礼志 罗华刚 王展
受保护的技术使用者：上海明略人工智能（集团）有限公司
技术研发日：2021.08.09
技术公布日：2021/11/4