技术领域本发明涉及信息处理的领域，更具体地，本发明涉及一种信息处理设备和信息处理方法。
背景技术：
随着信息技术的发展，对于人类语言进行分析的自然语言处理技术得到了越来越多的关注。在自然语言处理技术中，情感分析是一项重要的任务，旨在从文本中发现其中蕴含的主观情感倾向。情感分析例如可以用于在用户对于产品的评论中获取用户针对所评论产品的正面和负面情感。然而，由于企业产品的多样性以及自然语言固有的多义性，针对特定产品，一些看似客观的事实描述不仅蕴含用户的主观情感，而且会根据产品类别产生完全相反的情感极性。例如：用户在评论中提到“声音小”，这对于诸如风扇的产品而言可能是正面描述，表示产品噪音小、安静；而对于诸如手机的产品而言可能是负面描述，一般表示外放或听筒的声音小，用户无法听清提醒或通话。在传统的情感分析中，仅能够对包含诸如“漂亮”、“难看”等的情感词的描述来分析情感极性，而对于诸如如上所述的“声音小”等的描述则将其处理为客观的描述，并不会为其赋予情感极性，从而导致无法准确分析用户的情感。
技术实现要素：
有鉴于上述情况，本发明提供了一种信息处理设备和信息处理方法，其能够根据产品类别而对于现有技术中作为中性描述的自然语言进行适当的情感分析，从而准确获得用户期望表达的情感，以便于更好地根据用户的情感而进行后续处理，如改进产品、分析用户喜好等等。根据本发明一实施例，提供了一种信息处理方法，包括：获取与处理对象相关的第一信息，所述第一信息包括处理对象信息以及关于所述处理对象的评价的第一评价信息；获取所述处理对象的类别信息；基于所述类别信息、以及所述第一信息中所包括的所述处理对象信息和所述第一评价信息，根据预定规则而确定关于所述处理对象的第一评价结果信息；以及输出所述第一评价结果信息。所述预定规则通过以下步骤而创建：基于所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息，从用户获取预设评价结果信息；以及将所述预设评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述预定规则通过以下步骤而创建：基于所述处理对象信息、所述第一评价信息、以及所述类别信息，在与所述处理对象相关的历史信息中进行关键词检索，以便获取与所述处理对象相关的第二信息，所述第二信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及相关联的历史评价结果信息；以及将所述历史评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述预定规则通过以下步骤而创建：获取与所述处理对象相关的第三信息，所述第三信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及附加信息；基于所述附加信息，对所述第三信息进行语义识别，以生成预设评价结果信息；以及将所述预设评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述第一信息还包括关于所述处理对象的评价的第二评价信息，所述信息处理方法还包括：基于所述第二评价信息，确定关于所述处理对象的第二评价结果信息；以及基于所述第一评价结果信息和所述第二评价结果信息，确定最终的评价结果信息。根据本发明另一实施例，提供了一种信息处理设备，包括：第一获取单元，获取与处理对象相关的第一信息，所述第一信息包括处理对象信息以及关于所述处理对象的评价的第一评价信息；第二获取单元，获取所述处理对象的类别信息；第一确定单元，基于所述类别信息、以及所述第一信息中所包括的所述处理对象信息和所述第一评价信息，根据预定规则而确定关于所述处理对象的第一评价结果信息；以及输出单元，输出所述第一评价结果信息。所述信息处理设备还包括规则创建单元，所述规则创建单元包括：第三获取单元，基于所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息，从用户获取预设评价结果信息；以及设置单元，将所述预设评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述信息处理设备还包括规则创建单元，所述规则创建单元包括：第四获取单元，基于所述处理对象信息、所述第一评价信息、以及所述类别信息，在与所述处理对象相关的历史信息中进行关键词检索，以便获取与所述处理对象相关的第二信息，所述第二信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及相关联的历史评价结果信息；以及设置单元，将所述历史评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述信息处理设备还包括规则创建单元，所述规则创建单元包括：第五获取单元，获取与所述处理对象相关的第三信息，所述第三信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及附加信息；语义识别单元，基于所述附加信息，对所述第三信息进行语义识别，以生成预设评价结果信息；以及设置单元，将所述预设评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述第一信息还包括关于所述处理对象的评价的第二评价信息；所述信息处理设备还包括：第二确定单元，基于所述第二评价信息，确定关于所述处理对象的第二评价结果信息；以及第三确定单元，基于所述第一评价结果信息和所述第二评价结果信息，确定最终的评价结果信息。在本发明实施例的信息处理方法和信息处理设备中，获取用户对于某一产品的某一特征的评价信息以及所述产品的类别信息，并基于所述产品的类别信息而确定对于所述特征的评价结果，由此，能够根据产品类别而对于产品的貌似中性的描述进行适当的情感分析，从而准确获得用户期望表达的情感，以便于更好地根据用户的情感而进行后续处理，如改进产品、分析用户喜好等等。附图说明图1是图示根据本发明实施例的信息处理方法的流程图；以及图2是图示根据本发明实施例的信息处理设备的主要配置的框图。具体实施方式以下将参考附图详细描述本发明实施例。本发明实施例的信息处理方法和信息处理设备用于对自然语言进行处理。在例如电子商务的情况下，本发明实施例的信息处理方法和信息处理设备可以应用于例如电子商务网站的服务器。当然，本领域技术人员能够理解，本发明实施例的信息处理方法和信息处理设备不限于应用于所述电子商务网站的服务器，而是可以应用于电子商务网站的用户的信息处理终端(例如手机)，或应用于与所述电子商务网站的服务器相分离的、从所述电子商务网站获取信息的第三方的服务器。此外，本领域技术人员还能够理解，虽然下面以电子商务场合为例进行了描述，但是，本发明实施例的信息处理方法和信息处理设备不限于此，而是可以应用于任何需要对自然语言进行诸如情感分析的处理的场合。下面，将参照图1详细描述本发明实施例的信息处理方法。如图1所示，首先，在步骤S101，所述信息处理方法获取与处理对象相关的第一信息。具体地，所述第一信息可包括处理对象信息以及关于所述处理对象的评价的第一评价信息。更具体地，在例如电子商务的情况下，每一商品可具有多个不同的特征。例如，在手机的情况下，所述手机可以具有诸如外观、声音、重量等用于从不同方面评价手机的特征。由此，用户可以发表诸如“漂亮”、“小”、“轻”等的评价。在本说明书中，将所述特征适当地称为处理对象，将关于所述特征的信息适当地称为处理对象信息，将关于所述商品的信息适当地称为所述处理对象的类别信息，并将关于所述处理对象的评价的信息适当地称为第一评价信息、第二评价信息等。在不需要进行区分的情况下，所述第一评价信息、所述第二评价信息等可以统称为评价信息。在第一实施例中，所述信息处理方法从用户接收针对特定商品的处理对象信息和第一评价信息，例如“声音小”的信息。具体地，在一示例中，所述信息处理方法可以从用户实时接收所述处理对象信息和所述第一评价信息。在另一示例中，用户所输入的处理对象信息和第一评价信息可以存储在所述服务器的数据库中，并且所述信息处理方法可以从数据库中获取所述处理对象信息和所述第一评价信息。在第二实施例中，针对特定类别，所述信息处理方法从数据库中获取预先设置的处理对象信息，例如“声音”的信息，并且从用户处仅接收第一评价信息，例如“小”的信息。具体地，在一示例中，针对特定商品，所述信息处理方法可以自动地或由系统管理员预先设置若干处理对象，例如“声音”、“外观”等，并将所述处理对象信息存储在数据库中。在例如电子商务的情况下，所述系统管理员例如可以是电子商务网站用于管理评价信息的人员，所述管理包括如上所述的设置处理对象的操作、以及如下所述的创建预定规则的操作等等。所述创建预定规则的操作包括如下所述的对所述第一评价信息给出相应评价结果的操作等等。由此，在本发明实施例的信息处理方法开始时，将基于所述处理对象信息所生成的提示信息发送给用户，以提示用户输入关于预先设置的处理对象的评价信息，即，所述第一评价信息。接下来，在步骤S102，所述信息处理方法获取所述处理对象的类别信息。具体地，在第一实施例中，所述类别信息可以与所述处理对象信息和所述第一评价信息相关联地包含在所述第一信息中。由此，所述信息处理方法可以从所述第一信息直接提取所述处理对象的类别信息。在第二实施例中，所述类别信息并非包含于所述第一信息中，但与所述第一信息相关联。由此，所述信息处理方法可以基于所述第一信息，获取相关联的类别信息。当然，以上所述的类别信息的获取方法仅为示例。本领域技术人员还可以通过除此以外的各种方法获取所述处理对象的类别信息，其都包含在本发明的范围内。此后，所述信息处理方法进行到步骤S103，基于所述类别信息、以及所述第一信息中所包括的所述处理对象信息和所述第一评价信息，根据预定规则而确定关于所述处理对象的第一评价结果信息。具体地，这里的预定规则是用于进行自然语言的情感分析的准则，其规定了与所述类别信息、所述处理对象信息和所述第一评价信息的组合相对应的评价结果信息。由此，所述处理方法可以基于针对所述类别信息、所述处理对象信息和所述第一评价信息的组合的规则，确定所述规则中与上述组合相关联的评价结果信息，作为所述第一评价结果信息。所述预定规则可以通过各种方式来建立，下面将结合几个具体示例来详细描述。在第一具体示例中，在例如上述电子商务的情况下，所述预定规则基于应用所述信息处理方法的服务器的所述系统管理员的手动输入而创建。例如，所述信息处理方法可以基于所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息，从用户获取预设评价结果信息。具体地，所述信息处理方法可以将所述类别信息、所述处理对象信息和所述第一评价信息的组合以例如显示的方式呈现给所述系统管理员，并提示系统管理员对上述组合给出相对应的预设评价结果，由此接收所述系统管理员所输入的预设评价结果信息，并将其设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息。例如，所述信息处理方法可以通过显示器向系统管理员显示“风扇”、“声音”和“小”的组合信息，并提示系统管理员输入与上述组合信息相对应的预设评价结果。当系统管理员输入例如“好”或满分评价或其他度量方式的评价信息时，所述信息处理方法将此预设评价结果与上述组合信息相关联地存储，由此生成一条规则：风扇-声音-小-好。也就是说，在此示例中，所述信息处理方法将所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息和所述预设评价结果信息相关联地作为一个条目而存储在数据库中，从而创建一条预定规则。由此，数据库可以以例如列表的方式存储通过重复上述处理而生成的多个条目，从而创建多条预定规则。此示例的信息处理方法基于系统管理员的输入而创建规则，由此使得所创建的规则能够忠实反映所述系统管理员的意愿，从而使得信息处理方法最终所输出的第一评价结果信息符合所述系统管理员的期望，改进了使用体验。在第二具体示例中，所述预定规则由例如应用所述信息处理方法的设备(如服务器)而自动创建。例如，所述信息处理方法可以基于所述类别信息、所述处理对象信息、以及所述第一评价信息，在与所述处理对象相关的历史信息中进行关键词检索，以便获取与所述处理对象相关的第二信息。所述关键词检索的处理为本领域技术人员所知，在此不再详述。所述第二信息可以包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及相关联的历史评价结果信息。由此，所述信息处理方法可以将所述历史评价结果信息设置为所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。具体地，在例如上述电子商务的情况下，对于特定产品的特定特征，服务器可能已经积累了很多客户评价。因此，所述信息处理方法可以利用这些已有的历史信息来自动学习。例如，对于“风扇”、“声音”和“小”的组合信息，所述信息处理方法可以在历史信息中进行关键词检索，获得所有包含“风扇”、“声音”和“小”的第二信息。所述第二信息除包含上述组合信息之外，还包含购买所述商品的客户之前提交的与上述组合信息相对应的历史评价结果，如“好”或满分评价或其他度量方式的评价信息。所述信息处理方法将此历史评价结果与上述组合信息相关联地存储，由此生成一条规则：风扇-声音-小-好。同样地，所述信息处理方法也可以通过对于每个处理对象、每个类别或每个评价信息重复以上过程，从而创建多条规则，并将其存储在数据库中。此示例的信息处理方法通过学习之前存储的历史信息而自动创建规则，由此使得所创建的规则能够与客户之前的主流判断相一致。而且，此示例的信息处理方法无需所述系统管理员的手动输入，减轻了系统管理员的工作量，改进了使用体验。在第三具体示例中，所述预定规则同样由例如应用所述信息处理方法的设备(如服务器)而自动创建。例如，所述信息处理方法可以获取与所述处理对象相关的第三信息，所述第三信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及附加信息。接下来，所述信息处理方法可以基于所述附加信息，对所述第三信息进行语义识别，以生成预设评价结果信息，并将其设置为所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。所述语义识别的处理为本领域技术人员所知，在此不再详述。具体地，如上所述，在例如上述电子商务的情况下，对于特定产品的特定特征，服务器可能已经积累了很多客户评价。因此，所述信息处理方法可以利用这些已有的历史信息来自动学习。例如，所述信息处理方法可以获取购买所述商品的客户之前提交的历史信息，其不仅包含“风扇”、“声音”和“小”的组合信息，还包括例如“完全不影响睡眠”等的附加信息。所述信息处理方法可以基于所述附加信息进行语义识别，以确定与上述组合信息相对应的预设评价结果为例如“好”或满分评价或其他度量方式。由此，所述信息处理方法将此预设评价结果信息与上述组合信息相关联地存储，由此生成一条规则：风扇-声音-小-好。同样地，所述信息处理方法也可以通过对于每个处理对象、每个类别或每个评价信息重复以上过程，从而创建多条规则，并将其存储在数据库中。此示例的信息处理方法同样通过学习之前存储的历史信息而自动创建规则，由此能够在缺少客户之前的明确的评价结果信息的情况下通过客户的语言表述来判断客户的真实意愿，从而使得所创建的规则能够与客户之前的主流判断相一致。而且，此示例的信息处理方法无需所述系统管理员的手动输入，减轻了系统管理员的工作量，改进了使用体验。需要指出的是，虽然在上面基于三个具体示例描述了所述信息处理方法创建规则的具体过程，但是，本领域技术人员能够理解，本发明实施例的信息处理方法可以以其他各种方式来创建规则，其都包含在本发明的范围内。此外，虽然在上面基于三个具体示例描述了所述信息处理方法创建规则的具体过程，但是，本领域技术人员能够理解，上述三个具体示例以及未描述的其他各种方式可以适当地进行组合，以共同创建规则，其同样包含在本发明的范围内。在通过如上所述的步骤S101-S103的处理生成了所述第一评价结果信息之后，所述信息处理方法进行到步骤S104，输出所述第一评价结果信息。具体地，所述信息处理方法可以以例如显示输出、语音输出等的多种方式来输出所述第一评价结果信息。以上，描述了本发明实施例的信息处理方法。在本发明实施例的信息处理方法中，基于用户对于某一产品类别的某一特征的评价信息而确定对于所述特征的评价结果，由此，能够根据产品类别而对于产品特征的貌似中性的描述进行适当的情感分析，从而准确获得用户期望表达的情感，以便于更好地根据用户的情感而进行后续处理，如改进产品、分析用户喜好等等。需要指出的是，本发明实施例的信息处理方法还可以与其他各种用于确定评价结果信息的方法相组合。例如，所述第一信息还包括关于所述处理对象的评价的第二评价信息，并且所述信息处理方法可以基于所述第二评价信息，确定关于所述处理对象的第二评价结果信息，并基于所述第一评价结果信息和所述第二评价结果信息，确定最终的评价结果信息。具体地，所述第二评价信息可以包含在情感分析领域被确定为有明确情感倾向的表述信息，如“喜欢”、“讨厌”等相关信息。所述第二评价信息可以预先与预定评价结果相关联地存储在所述数据库中。由此，所述信息处理方法可以基于所述第二评价信息，从数据库获取相关联的第二评价结果信息。所述第二评价结果信息可以用于辅助所述信息处理方法确定最终的评价结果信息。例如，在所述第二评价结果信息与所述第一评价结果信息一致的情况下，所述信息处理方法可以将所述第一评价结果信息确定为最终的评价结果信息。在所述第二评价结果信息与所述第一评价结果信息不一致的情况下，所述信息处理方法可以基于预先确定的算法来确定最终的评价结果信息。例如，在所述评价结果信息以打分形式体现的情况下，所述信息处理方法可以采取平均、加权平均等各种方式，基于所述第一评价结果信息和所述第二评价结果信息来确定最终的评价结果信息。由此，本发明实施例的信息处理方法可以在存在明确表示喜好倾向的评价信息的情况下结合所述信息来确定最终的评价结果信息，使得最终的评价结果信息更忠实地反映客户的意愿，从而改进使用体验。以上参照图1描述了本发明实施例的信息处理方法。下面，将参照图2描述本发明实施例的信息处理设备。如图2所示，本发明实施例的信息处理设备200包括第一获取单元201、第二获取单元202、第一确定单元203和输出单元204。具体地，所述第一获取单元201获取与处理对象相关的第一信息，所述第一信息包括处理对象信息以及关于所述处理对象的评价的第一评价信息。所述第二获取单元202获取所述处理对象的类别信息。所述第一确定单元203基于所述类别信息、以及所述第一信息中所包括的所述处理对象信息和所述第一评价信息，根据预定规则而确定关于所述处理对象的第一评价结果信息。所述输出单元204输出所述第一评价结果信息。在一实施例中，所述信息处理设备200还包括规则创建单元，所述规则创建单元包括：第三获取单元，基于所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息，从用户获取预设评价结果信息；以及设置单元，将所述预设评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。在另一实施例中，所述信息处理设备200还包括规则创建单元，所述规则创建单元包括：第四获取单元，基于所述处理对象信息、所述第一评价信息、以及所述类别信息，在与所述处理对象相关的历史信息中进行关键词检索，以便获取与所述处理对象相关的第二信息，所述第二信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及相关联的历史评价结果信息；以及设置单元，将所述历史评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。在另一实施例中，所述信息处理设备200还包括规则创建单元，所述规则创建单元包括：第五获取单元，获取与所述处理对象相关的第三信息，所述第三信息包括所述处理对象信息、所述第一评价信息、所述类别信息以及附加信息；语义识别单元，基于所述附加信息，对所述第三信息进行语义识别，以生成预设评价结果信息；以及设置单元，将所述预设评价结果信息设置为与所述处理对象信息、所述第一评价信息和所述类别信息相关联的所述第一评价结果信息，从而建立所述预定规则。在另一实施例中，所述第一信息还包括关于所述处理对象的评价的第二评价信息；所述信息处理设备200还包括第二确定单元，基于所述第二评价信息，确定关于所述处理对象的第二评价结果信息；以及第三确定单元，基于所述第一评价结果信息和所述第二评价结果信息，确定最终的评价结果信息。所述信息处理设备的各单元的具体配置和操作已经在参照图1的信息处理方法中详细描述，在此不再重复。在本发明实施例的信息处理设备中，基于用户对于某一产品类别的某一特征的评价信息而确定对于所述特征的评价结果，由此，能够根据产品类别而对于产品特征的貌似中性的描述进行适当的情感分析，从而准确获得用户期望表达的情感，以便于更好地根据用户的情感而进行后续处理，如改进产品、分析用户喜好等等。以上，参照图1和图2描述了根据本发明实施例的信息处理方法和信息处理设备。需要说明的是，在本说明书中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。此外，需要说明的是，在本说明书中，类似“第一…单元”、“第二...单元”的表述仅为了在描述时方便区分，而并不意味着其必须实现为物理分离的两个或多个单元。事实上，根据需要，所述单元可以整体实现为一个单元，也可以实现为多个单元。最后，还需要说明的是，上述一系列处理不仅包括以这里所述的顺序按时间序列执行的处理，而且包括并行或分别地、而不是按时间顺序执行的处理。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在本发明实施例中，单元/模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成单元/模块并且实现该单元/模块的规定目的。在单元/模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的单元/模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成(VLSI)电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。