一种基于预训练模型的多方情感分析系统及方法与流程

本发明涉及情感分析系统，尤其涉及一种基于预训练模型的多方情感分析系统及方法。

背景技术：

1、酒店通常使用基于“浏览器-web服务器-后台数据库”的三层架构式客房预定系统，实现酒店客房预定。具体预定过程为：

2、1)在浏览器中进行登录、查房、订房、退房等操作；

3、2)将客户信息及客房信息传输到数据库，进行后台管理；

4、3)再将数据库信息经web服务器传输信息至显示页面上，以便于顾客选择，达到顾客信息录入、客房预定、客房信息实时反馈的目的，进而便于顾客的入住。

5、为了便于顾客预定之前选择满足自身需求的房间，显示页面除了显示固定的房型信息，还会对以往客户的评价信息进行显示，以供参考。

6、由于单个酒店客房对应的评论数量过多，顾客参考评论时，难以快速分析所有房间评价的正、负面情感，以及正、负面情感的比例，导致难以根据之前评价匹配自身需求，影响顾客预定时的决策效率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提供一种基于预训练模型的多方情感分析系统，以解决客房现有大量评论信息缺少情感分析以供参考，影响决策效率的问题。

2、为了实现上述目的，一方面，本申请提供了一种基于预训练模型的多方情感分析系统，包括：

3、模型创建模块，其用于根据情感集数据库训练情感识别模型，得到预训练模型；

4、文本分析模块，其用于根据评论输入预训练模型后得到的情感分析结果，生成情感标签并标识评论；

5、分类存储模块，其用于根据评论的情感标签分类存储评论；

6、评论分析模块，其用于根据分类存储的评论，生成智能评价结论。

7、作为上述技术方案的进一步描述：

8、分类存储模块包括标签识别单元、关键词提取单元和存储单元，标签识别单元用于识别情感标签，关键词提取单元用于提取评论文本中包括的设定的酒店客房内部设施词汇，存储单元其用于对分类后的评论进行存储。

9、作为上述技术方案的进一步描述：

10、评论分析模块包括推荐等级分析单元、设施等级分析单元和情感趋势分析单元，推荐等级分析单元用于根据单个客房所有评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例，生成客房推荐等级，设施等级分析单元用于根据酒店客房内部单个设施对应评论中正面评论、负面评论、无情感倾向的比例，生成客房设施评价，情感趋势分析单元用于根据客房过去一段时间内正面评论、负面评论、无情感倾向评论的变化趋势，生成客房情感趋势。

11、另一方面，本发明还提供了一种基于上述多方情感分析系统的多方情感分析方法，包括以下步骤：

12、s1、将单个酒店客房的所有评论输入预训练模型，根据情感分析结果，用情感标签标识评论，将评论分类为正面评论、负面评论、无情感倾向评论；

13、s2、分类存储模块利用情感标签分类存储客房的所有评论；

14、s3、评论分析模块根据单个客房所有评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例，生成客房推荐等级；

15、s4、评论分析模块对酒店客房内部单个设施对应的所有评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例，生成单个设施的客房设施评价；

16、s5、根据评论发布时间，评论分析模块对以一个自然月为周期统计的客房评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论比例进行统计，分析过去一年客房评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例变化趋势，生成客房情感趋势；

17、s6、基于评论分析得到的客房推荐等级、客房设施评价、客房情感趋势，生成智能评价结论。

18、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

19、1、本发明中，基于预训练的情感识别模型，实现评论中情感倾向的准确提取，评论分析模块基于分类存储的评论，对单个客房所有评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例，生成客房推荐等级，对酒店客房内部单个设施对应的所有评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例，生成单个设施的客房设施评价，对以一个自然月为周期统计的客房评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论比例进行统计，分析过去一年客房评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论比例的变化趋势，生成客房情感趋势，实现基于所有过往评论中情感倾向对客房的分析，生成智能评价结论，便于消费分析自身需求与客房的匹配程度，提高消费者的决策效率。

技术特征：

1.一种基于预训练模型的多方情感分析系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于预训练模型的多方情感分析系统，其特征在于，所述分类存储模块包括标签识别单元、关键词提取单元和存储单元，所述标签识别单元用于识别情感标签，所述关键词提取单元用于提取评论文本中包括的设定的酒店客房内部设施词汇，所述存储单元其用于对分类后的评论进行存储。

3.根据权利要求2所述的一种基于预训练模型的多方情感分析系统，其特征在于，所述分类存储模块还包括时间提取单元，所述时间提取单元用于提取评论信息的发布时间。

4.根据权利要求1所述的一种基于预训练模型的多方情感分析系统，其特征在于，所述评论分析模块包括推荐等级分析单元、设施等级分析单元和情感趋势分析单元，所述推荐等级分析单元用于根据单个客房所有评论中正面评论、负面评论、无情感倾向评论的比例，生成客房推荐等级，所述设施等级分析单元用于根据酒店客房内部单个设施对应评论中正面评论、负面评论、无情感倾向的比例，生成客房设施评价，所述情感趋势分析单元用于根据客房过去一段时间内正面评论、负面评论、无情感倾向评论的变化趋势，生成客房情感趋势。

5.根据权利要求4所述的一种基于预训练模型的多方情感分析系统，其特征在于，所述评论分析模块包括改进分析单元，所述改进分析单元用于根据单个客房内部设施负面评论在客房所有负面评论中的比例以及变化趋势。

6.根据权利要求4所述的一种基于预训练模型的多方情感分析系统，其特征在于，所述评论分析模块还包括优势推荐单元，所述优势推荐单元用于在酒店客房内部单个设施的正面评论量以及酒店客房内部单个设施对应评论中正面评论比例均达到阈值时，生成客房推荐标签。

7.一种基于权利要求1-6所述多方情感分析系统的多方情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

技术总结
本发明公开了一种基于预训练模型的多方情感分析系统，包括：模型创建模块，其用于根据情感集数据库训练情感识别模型，得到预训练模型；文本分析模块，其用于根据评论输入预训练模型后得到的情感分析结果，生成情感标签并标识评论；分类存储模块，其用于根据评论的情感标签分类存储评论；评论分析模块，其用于根据分类存储的评论，生成智能评价结论。本发明还公开了一种基于上述多方情感分析系统的多方情感分析方法。本发明相较于现有技术，解决客房现有大量评论信息缺少情感分析以供参考，影响决策效率的问题。

技术研发人员：翁志勇,杨成栋,雍洪刚,公美霞,马晓冉
受保护的技术使用者：苏州朗捷通智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5