(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210030752.7 (22)申请日 2022.01.12 (71)申请人 中国农业银行股份有限公司 地址 100005 北京市东城区建国门内大街 69号 (72)发明人 梅志文　王浩　钱佳鹏　张真　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人 岳晓萍 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 40/00(2012.01) (54)发明名称 基于情感分析的数据处理方法、 装置、 设备 及存储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了一种基于情感分析的 数据处理方法、 装置、 设备及存储介质， 方法包 括： 获取目标日期 的金融领域评论文本数据； 将 所述金融领域评论文本数据输入至混合神经网 络， 得到所述目标日期的金融领域评论文本数据 的情感分析结果； 根据所述目标日期的金融领域 评论文本数据的情感分析结果生成目标关联日 期的金融市场趋向数据。 本发明实施例的技术方 案能够实现对金融领域情感数据的自动化分析 处理， 提高金融领域情感数据分析处理的准确性 和高效性， 进而提高金融领域情感数据的指导性 和应用性。 权利要求书2页 说明书12页 附图4页 CN 114386433 A 2022.04.22 CN 114386433 A 1.一种基于情感分析的数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标日期的金融领域评论文本数据； 将所述金融领域评论文本数据输入至混合神经网络， 得到所述目标日期的金融领域评 论文本数据的情感分析 结果； 根据所述目标日期的金融领域评论文本数据的情感分析结果生成目标关联日期的金 融市场趋向数据。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标 日期的金融领域评论文 本数据的情感分析 结果生成目标关联日期的金融市场趋向数据， 包括： 根据所述目标日期的金融领域评论文本数据的情感分析结果生成所述目标日期的评 论情绪指数； 根据所述目标日期的评论情绪指数生成所述目标关联日期的金融市场趋向数据； 其中， 所述金融领域评论文本数据包括金融证券领域评论文本数据， 所述方法还 包括： 根据设定连续日期的评论情绪指数和预设金融市场移动平均线生成所述设定连续日 期的金融市场情感趋向数据。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标 日期的金融领域评论文 本数据的情感分析 结果生成所述目标日期的评论情绪指数， 包括： 基于如下公式生成所述目标日期的评论情绪指数： 其中， BI表示所述评论情绪指数， Mbult表示所述目标日期的第一评论数量， Mbear表示所 述目标日期的第二评论数量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述获取目标日期的金融领域评论文本 数据之前， 还 包括： 获取金融领域评论文本样本数据； 根据所述金融领域评论文本样本数据对所述混合神经网络进行训练。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述金融领域评论文本样本数据 对所述混合神经网络进行训练， 包括： 通过所述混合神经网络的Word2Vec语言模型将所述金融领域评论文本样本数据转换 为词向量数据； 将所述词向量数据输入至所述混合神经网络的BiGRU网络层， 以提取所述词向量数据 的双向语义语序信息； 将所述双向语义语序信息输入至所述混合神经网络的KCNN网络层， 以提取所述双向语 义语序信息的评论样本特 征； 通过所述混合神经网络的注意力 机制更新所述评论样本特征的权重值， 得到更新评论 样本特征； 将所述更新评论样本特征输入至softmax分类器， 得到所述金融领域评论文本样本数 据的情感分析 结果； 根据所述情 感分析结果确定所述混合神经网络的训练效果， 并返回执行获取金融领域权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114386433 A 2评论文本样本数据的操作， 直至确定所述混合神经网络训练完成。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述KCNN网络层由设定数量的不同卷积核 和K‑Max池化层构成。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述将所述词向量数据输入至所述混合神 经网络的BiGRU网络层， 以提取 所述词向量数据的双向语义语序信息， 包括： 采用所述BiGRU网络层的前向GRU网络层提取 前向语义语序特 征； 采用所述BiGRU网络层的后向GRU网络层提取后向语义语序特 征； 将所述前向语义语序 特征与所述后向语义语序特征进行拼接， 得到包括评论文本上下 文语义的双向语义语序信息 。 8.一种基于情感分析的数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 评论文本数据获取模块， 用于获取目标日期的金融领域评论文本数据； 情感分析结果获取模块， 将所述金融领域评论文本数据输入至混合神经网络， 得到所 述目标日期的金融领域评论文本数据的情感分析 结果； 趋向数据生成模块， 用于根据 所述目标日期的金融领域评论文本数据的情 感分析结果 生成目标关联日期的金融市场趋向数据。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个 计算机程序； 当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处 理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1‑7中任一所述的基于情感分析的数据处理方 法。 10.一种计算机存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该计算机程序被处理 器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的基于情感分析的数据处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114386433 A 3