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龙图腾网获悉西南大学申请的专利一种基于忆阻器的文本情感检测系统及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：CN115994221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310091466.6，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于忆阻器的文本情感检测系统及方法是由周跃;肖和;胡小方;洪浩钦;段书凯设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于忆阻器的文本情感检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及文本情感识别技术领域，具体公开了一种基于忆阻器的文本情感检测系统及方法，该系统包括预处理模块、注意力计算模块和情感分类模块。本系统中的线性映射和矩阵乘法操作采用忆阻交叉阵列构建，而其余电路模块也采用CMOS技术组建。与传统的计算架构GPU相比，本发明所设计的硬件方案具有更低的功耗，同时减少了因内存和计算单元分离而造成的额外电路面积开销；本发明提出了名为MLA‑DSCN的轻量级网络模型来实现文本情感检测任务，通过将深度分离卷积模块融合到网络中，改进后的网络模型MLA‑DSCN不仅可以关注输入文本信息的全局信息，还可以提高其在局部层面的信息提取能力，在不牺牲精度的前提下，将网络参数的数量降低了3倍。

本发明授权一种基于忆阻器的文本情感检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于忆阻器的文本情感检测系统，其特征在于：包括预处理模块、注意力计算模块和情感分类模块； 所述预处理模块用于输入话语文本数据并对话语文本数据进行位置编码和标记嵌入，得到嵌入后的文本数据； 所述注意力计算模块包括多层注意力电路和前向传播电路；第一层的注意力电路用于提取嵌入后的文本数据的多头注意力，所述前向传播电路用于将当前层的注意力电路的输出传播至下一层的注意力电路作为输入，直至最后一层注意力电路，得到最终的注意力输出至所述情感分类模块； 所述情感分类模块包括顺序连接的最大池化电路、第三层正则化电路、第一点向卷积电路、深度卷积电路、Swish激活函数电路、第二点向卷积电路、第四层正则化电路、全连接层电路和第二SoftMax激活函数电路，用于对各自的输入执行对应的最大池化、正则化、点向卷积、深度卷积、Swish激活函数计算、点向卷积、正则化、全连接和SoftMax激活函数计算操作，最后输出情感检测结果； 所述注意力计算模块中的注意力提取操作、权重映射操作和所述第一点向卷积电路、所述深度卷积电路、所述第二点向卷积电路、所述全连接层电路均基于忆阻交叉阵列构建，所述忆阻交叉阵列的每两列对应于神经网络中的正负权重，每两列的输出对应于一个输出电压； 所述注意力电路包括基于忆阻交叉阵列构建的多头注意力电路，用于存储电压信号的第一记忆单元模块电路，连接所述第一记忆单元模块电路的第一乘累加电路、第二乘累加电路，还包括第一SoftMax激活函数电路；所述多头注意力电路用于对嵌入后的文本数据进行多头注意力提取输出多头的Q、K、V信号，所述第一乘累加电路用于对多头的Q、K信号进行乘累加得到总的Q、K信号，所述第二乘累加电路用于对多头的V信号进行乘累加得到总的V信号，所述第一SoftMax激活函数电路用于对总的Q、K信号采用softmax函数进行计算，其计算结果与所述总的V信号进行权重相乘后输出至所述前向传播电路； 所述前向传播电路包括顺序连接的第一权重映射电路、第一层正则化电路、第二权重映射电路、第三权重映射电路和第二层正则化电路，还包括第二记忆单元模块电路；其中所述第二层正则化电路用于连接下一层的所述注意力电路，所述第二记忆单元模块电路用于存储前向传播过程中每一次计算得到的注意力； 所述第一权重映射电路、所述第二权重映射电路、所述第三权重映射电路均基于所述忆阻交叉阵列构建。

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