本發(fā)明公開(kāi)了一種角色隱式屬性智能識(shí)別分析方法,包括:使用小說(shuō)領(lǐng)域的語(yǔ)料對(duì)基于BERT的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),獲得MLM調(diào)整過(guò)的BERT的預(yù)訓(xùn)練模型;獲取包含有角色及其屬性的角色屬性小說(shuō)文本數(shù)據(jù)集,預(yù)處理獲得帶角色屬性標(biāo)注的文本;將正常文本的內(nèi)容使用提示學(xué)習(xí)Prompt的建模方式轉(zhuǎn)為新的文本序列,并將文本序列轉(zhuǎn)換為文本向量InputEmbedding;將提示學(xué)習(xí)中獲得的PromptText字符序列使用對(duì)比學(xué)習(xí)的建模方式構(gòu)建同一文本序列中不同角色的屬性特征集合,并針對(duì)角色屬性特征集合構(gòu)建屬性類(lèi)型對(duì)特征矩陣;使用主動(dòng)學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行提純;進(jìn)行新文本的角色屬性預(yù)測(cè),自動(dòng)化產(chǎn)出角色屬性結(jié)果,再對(duì)結(jié)果作聚合投票產(chǎn)出最終角色屬性類(lèi)型。本發(fā)明還公開(kāi)了實(shí)現(xiàn)上述方法的系統(tǒng)。