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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學申請的專利基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114385813B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210026618.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘方法是由畢敬;高榮榮;喬俊飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-01-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘方法，對搜集的水環(huán)境文本進行特征提取。首先，結(jié)合注意力機制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多特征融合模型，充分且精準地提取方面詞和情感特征。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于門控線性單元和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的方面級觀點挖掘模型，通過對水環(huán)境文本的迭代訓練，優(yōu)化模型參數(shù)，利用訓練完成的觀點挖掘模型對其水環(huán)境文本進行不同方面情感極性判斷。最后，將分類結(jié)果與測試的數(shù)據(jù)集進行比對，對方面級觀點挖掘模型進行誤差分析與性能評估。本發(fā)明綜合考慮水環(huán)境文本多特征、前后文語序特征以及局部情感特征關(guān)系，有效地提高各個方面詞情感分類的準確率。

本發(fā)明授權(quán)基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘方法，方面級挖掘指的是挖掘句子中涉及的方面，以及對每個方面表現(xiàn)出來的情感，一條水環(huán)境文本包含水環(huán)境的不同方面，利用挖掘模型對水環(huán)境的不同方面進行研究，其特征在于，該方法包括如下步驟： 步驟1：對搜集的水環(huán)境文本進行特征提取，建立多特征融合的特征向量； 步驟2：使用多特征融合的方法，即使用短語特征、詞性特征、類別詞特征和字特征融合的特征向量，構(gòu)建基于多特征融合的水環(huán)境文本方面級觀點挖掘模型，結(jié)合BiLSTM和CNN對水環(huán)境文本進行學習并對文本觀點進行挖掘，分別捕獲前后文語序特征和長距離依賴特征，以及局部情感特征關(guān)系；首先，將切分后的文本作為輸入，利用詞嵌入層將詞語、詞性和字映射到低維向量空間中，根據(jù)詞典中詞語和索引的對應(yīng)關(guān)系，將文本中的詞語序列轉(zhuǎn)成索引序列，將索引序列和訓練好的詞向量矩陣V，通過Embedding_Lookup函數(shù)進行嵌入操作，得到詞嵌入矩陣其中，表示評論第i個詞的詞向量；通過兩層BiLSTM學習網(wǎng)絡(luò)模型，網(wǎng)絡(luò)的層次越多可以學習到更深層次的語意信息，BiLSTM模型的輸入是前面得到的嵌入矩陣； 步驟3：將集成雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)Bi-directionalLongShort-TermMemory,BiLSTM和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ConvolutionalNeuralNetworks,CNN，并結(jié)合門控線性單元GatedLinearUnits,GLU和注意力機制Attention的方面級觀點挖掘模型進行迭代訓練，優(yōu)化模型參數(shù)，得到最終模型；使用Word2vec訓練的特征向量，將嵌入矩陣輸入到BiLSTM模型，并結(jié)合GLU和Attention模型進行迭代訓練，利用Attention機制和方面詞為特征融合層的特征向量分配注意力權(quán)重，得到加權(quán)后的特征向量矩陣，并識別每個方面詞的情感傾向，從而提高觀點挖掘的準確性； 步驟4：利用步驟3訓練后的最終模型對水環(huán)境文本進行不同方面情感極性判斷； 步驟5：對步驟4得到的分類結(jié)果，對模型進行誤差分析和性能評估。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京工業(yè)大學，其通訊地址為：100124 北京市朝陽區(qū)平樂園100號北京工業(yè)大學；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。