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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向情绪再现的消息生成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：CN116483984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310301933.3，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种面向情绪再现的消息生成方法是由向阳;高晓影设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向情绪再现的消息生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向情绪再现的消息生成方法，包括如下步骤：获取用户与聊天系统的历史对话数据，构建并训练情绪事件抽取模型和情绪事件分类模型，获取日抑郁事件次数、日抑郁事件平均值和用户抑郁语境关键词；构建情绪事件知识图谱；利用情绪事件抽取模型和情绪事件分类模型，得到当前对话的情绪事件，获取当前语境关键词；根据当前对话的情绪事件及情绪事件知识图谱，得到预测事件集；获取抑郁概率值，根据评估抑郁关键词概率值、预测事件集、日抑郁事件平均值，综合评估当前抑郁程度，得到抑郁情绪再现概率；抑郁情绪再现消息的生成及提醒。与现有技术相比，该发明能够准确预测患者的抑郁情绪再现周期，并且生成对应消息缓解患者抑郁情绪。

本发明授权一种面向情绪再现的消息生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向情绪再现的消息生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取用户与聊天系统的历史对话数据，构建并训练情绪事件抽取模型和情绪事件分类模型，训练好的情绪事件抽取模型用以从对话数据中抽取情绪事件和情绪事件元素，训练好的情绪事件分类模型用以对每条对话数据对应的情绪进行分类，生成对应的情绪类别标签，情绪类别包括积极、消极、正常和抑郁； S2：通过S1中训练好的情绪事件抽取模型和情绪事件分类模型，得到每条对话的情绪类别标签、情绪事件和情绪事件元素，根据每条对话的情绪类别标签，统计该用户每日发生抑郁事件的次数，计算日抑郁事件平均值，并将情绪类别标签为抑郁的情绪事件和情绪事件元素作为用户抑郁预警关键词； S3：将情绪事件和情绪事件元素分别作为情绪事件知识图谱中的头实体和尾实体，根据情绪类别标签，设定对应对话数据的情绪事件的抑郁程度，进而构建情绪事件知识图谱； S4：通过S1中训练好的情绪事件抽取模型和情绪事件分类模型，分别得到抑郁对话数据的情绪事件、情绪事件元素以及消极对话数据的情绪事件元素，作为当前语境关键词； S5：根据当前对话的情绪事件与S3的情绪事件知识图谱，得到预测事件集； S6：根据S2的用户抑郁语境关键词计算用户抑郁语境关键词概率值，根据S4的当前语境关键词和用户抑郁语境关键词，得到抑郁关键词概率值； S7：根据S2的日抑郁事件平均值训练日抑郁事件回归模型，通过训练好的日抑郁事件回归模型中，得到当日发生抑郁事件的平均值，访问S5的预测事件集，确定最终抑郁事件个数，根据当日发生抑郁事件的平均值和最终抑郁事件个数，计算预测事件抑郁概率值，结合S6的抑郁关键词概率值的计算抑郁情绪再现概率，根据抑郁情绪再现概率对应生成消息提醒。

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