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龍圖騰網獲悉安徽理工大學申請的專利一種方面級情感分類方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116484285B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310517683.7，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種方面級情感分類方法、裝置及設備是由任萍;梁慧杰;蔣天奇設計研發完成，并于2023-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種方面級情感分類方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本說明書實施例公開了一種方面級情感分類方法、裝置及設備。該方案可以包括：利用BERT模型接收目標業務處的待分類文本數據，輸出第一特征向量數據；所述待分類文本數據是根據目標業務處的目標語句以及方面詞生成的；利用雙向長短期記憶網絡模型接收所述第一特征向量數據后，輸出第二特征向量數據；利用膠囊網絡模型，對所述第二特征向量數據進行聚類分析處理，得到第三特征向量數據；利用輸出層，根據所述第三特征向量數據進行分類處理，得到與方面詞對應的情感分類結果。基于本發明的方案，可以在訓練樣本較少的情況下，提高方面級情感分類模型的分類準確率。

本發明授權一種方面級情感分類方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種方面級情感分類方法，其特征在于，所述方法使用了方面級情感分類模型，所述方面級情感分類模型包括：BERT模型、雙向長短期記憶網絡模型、膠囊網絡模型、輸出層；其中，所述BERT模型與所述雙向長短期記憶網絡模型連接，所述雙向長短期記憶網絡模型與所述膠囊網絡模型連接，所述膠囊網絡模型與所述輸出層連接；所述方法包括： 利用所述BERT模型接收目標業務處的待分類文本數據，輸出第一特征向量數據；所述待分類文本數據是根據目標業務處的目標語句以及方面詞生成的；所述第一特征向量數據用于反映所述待分類文本數據中各詞的位置特征以及局部語義特征； 利用所述雙向長短期記憶網絡模型接收所述第一特征向量數據后，輸出第二特征向量數據；所述第二特征向量數據用于反映所述待分類文本數據的上下文語義特征； 利用所述膠囊網絡模型，對所述第二特征向量數據進行聚類分析處理，得到第三特征向量數據； 利用所述輸出層，根據所述第三特征向量數據進行分類處理，得到與所述方面詞對應的情感分類結果； 所述利用所述BERT模型接收目標業務處的待分類文本數據，輸出第一特征向量數據之前，還包括： 獲取所述目標業務處的所述目標語句以及所述方面詞； 根據所述方面詞，為所述目標語句匹配相應的構造句； 對所述構造句、所述目標語句以及所述方面詞進行數據處理，得到所述目標業務處的待分類文本數據； 所述根據所述方面詞，為所述目標語句匹配相應的構造句，具體包括： 根據所述方面詞，確定出所述方面詞所屬的方面詞類別； 根據所述方面詞類別，從預先設置的構造句集合中，確定出與所述方面詞類別對應的構造句； 將所述確定出的與所述方面詞類別對應的構造句匹配給所述目標語句。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽理工大學，其通訊地址為：232001 安徽省淮南市泰豐大街168號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。