CN119416796A 基于情感分析的信息处理方法、装置、设备及介质 （平安银行股份有限公司）

本发明涉及人工智能技术领域和金融科技领域，公开了一种基于情感分析的信息处理方析事件信息以确定事件变化趋势；基于情感特征、行为模式和事件变化趋势生成情绪状态指2基于所述情绪分析结果生成用于响应用户情绪状态的2.如权利要求1所述的基于情感分析的信息处理方法，其特征在于，基于所述情感特根据事件的影响强度和事件对用户情感的影响系数，生成所述事件变化趋势的量化将情感特征、行为模式和事件变化趋势的量化值进行加权分析，基于情感分析模块提取所述文本内容中的情感极性和情感强将所述情感数据与用户的行为模式和历史情感数据相结合，并综合分析生成基于所述偏差生成情绪分析结果，所述情绪分析结果用于反映用户基于所述历史数据和对应的情感分析结果，训练生成情感分析模型6.如权利要求1所述的基于情感分析的信息处理方法，其特征在于，基于所述情感特3基于所述风险偏好信息、期望结果和情绪分析结果，生成所述目8.一种基于情感分析的信息处理装置，其特征在情感分析模块，用于对所述文本数据进行自然语言处理情绪综合分析模块，用于将所述情绪状态指标和用户情绪反输出生成模块，用于基于所述情绪分析结果生成用于响应用户情绪状的信息处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1_7中任一项所述的基于情感分析的息处理程序，所述基于情感分析的信息处理程序被处理器执行时实现如权利要求1_7中任45行时实现如上所述的基于情感分析的信息处理方6[0035]本发明实施例提供的基于情感分析的信息处理方法，可应用在如图1的应用环境统(如GoogleAnalytics或自定义追踪工具)来收7[0049]情感分析是通过分析文本内容中的词语、句子或段落，来判断其情感倾向(如正中性)以及情感强度(情感表达的强烈程度)。情感极性通8[0055]使用现成的情感词典库(如SentiWordNet或中文情感词典)分析文本中的情感词9以提取出有用的特征并识别其对市场或用户行为[0079]通过分析新闻报道和社交媒体上的情感倾向，可以评估事件的负面或正面影法是计算单位时间内相关事件的发生次数和其影响力户情绪反馈进行汇总，统一存储到数据库中。可以使用大数据存储框架(如Hadoop、[0117]用户情绪反馈是通过对线上平台的用户生成内容(UGC)进行情感分析得出的，包[0121]系统从前几个步骤中获得情绪状态指标，通过API接口或实时数据抓取系统获取生成与用户情绪相匹配的推荐信息。当情绪分析结果显示用户情绪波动较大或倾向负面[0134]通过基于情绪分析结果生成目标输出内容，系统能够更好地适应用户的情绪变[0141]在本实施例中，情感特征是通过自然语言处理和情感分可以表明用户的行为在时间或环境变化中的稳定性或波动性。通过统计用户的行为频率，能赋予较高的影响强度(如0.8或0.9)，而微小的市场波动可能赋予较低的影响强度(如[0152]情感分析模块的作用是通过自然语言处理技术对用户生确提取用户的情感极性和强度。将当前情感数据与用户的行为模式和历史情感数据结合感分析模型用于对文本数据进行自然语言处[0169]在本实施例中，历史数据包括过去收集的用户文本数据及其对应的情感分析结习算法训练出能够自动识别文本情感特征的模型。该模型将用于后续的文本情感分析操值)或动态调整的。动态阈值可以根据实时的数据分析或机器学习模型的结果自动进行调[0193]系统使用推荐算法或规则引擎生成个性化输出内容。推荐引擎可以基于用户画[0207]情绪综合分析模块70，用于将所述情绪状态指标和用户处理器执行时以实现一种基于情感分析的信息处理方法服务端侧的功能以实现一种基于情感分析的信息处理方法用户端侧包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM型SDRAM(ESDRAM)、同