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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于共享句法表征的跨领域端到端方面级情感分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116881453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310798059.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于共享句法表征的跨领域端到端方面级情感分析方法是由相艳;张济群;郭军军设计研发完成，并于2023-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于共享句法表征的跨领域端到端方面级情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于共享句法表征的跨领域端到端方面级情感分析方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：在源域和目标域的无标记文本上，使用文本处理工具spaCy获得原始句法依存树；将原始句法依存树通过句法规则剪枝重塑，构建简化句法依存树，同时获取文本对应的词性标签序列和简化句法标签序列；使用词性和简化句法信息作为自监督信号微调BERT，获得融合句法信息的域不变表征；训练词级分类器，获取词级权重，在源域的标记文本上进行加权实现方面级情感分析任务，并通过加权交叉熵损失进行优化；训练跨领域端到端方面级情感分析模型。本发明能够有效缩短源域和目标域之间存在的差异，为缺乏标签的目标域进行方面级情感分析提供技术支持。

本发明授权基于共享句法表征的跨领域端到端方面级情感分析方法在权利要求书中公布了：1.基于共享句法表征的跨领域端到端方面级情感分析方法，其特征在于，包括： 步骤1、在源域和目标域的未标记文本W上，使用文本处理工具spaCy获得原始句法依存树Gd； 步骤2、将原始句法依存树Gd通过句法规则剪枝重塑，获得简化句法依存树G′ d及文本对应的简化句法标签序列D′ W和词性标签序列PW； 步骤3、对文本编码，获得融合句法信息的上下文表征H； 步骤4、使用词性和简化句法信息作为自监督信号微调BERT，获得融合句法信息的域不变表征； 步骤5、训练词级分类器，获取词级权重αi，在源域的标记文本上进行加权，实现方面级情感分析，并通过加权交叉熵损失进行优化； 步骤6、训练跨领域端到端方面级情感分析模型，利用训练好的模型进行情感分析； 所述步骤2的具体步骤如下： 步骤2.1、对原始句法依存树Gd从根节点开始进行遍历，得到带有句法和词性信息的、连接核心词到依存词的句法弧； 步骤2.2、按照句法规则进行判断，如果核心词和依存词符合规则，则增加核心词的父节点到依存词的句法弧，句法关系与核心词及其父节点之间的依存关系相同，同时断开核心词到依存词的句法弧，获得简化句法依存树G′ d； 步骤2.3、根据简化句法依存树，将词性标签和简化句法标签分配给句中的每个单词，获得文本对应的词性标签序列PW和简化句法标签序列D′ W。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区景明南路727号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。