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龙图腾网获悉巢湖学院申请的专利基于交谈注意力机制和双特征融合的情感分析方法及系统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：CN120067335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510280490.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于交谈注意力机制和双特征融合的情感分析方法及系统是由疏志年;李小荣;彭兴;高磊设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交谈注意力机制和双特征融合的情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于交谈注意力机制和双特征融合的情感分析方法及系统，包括：获取当前评论文本；对所述当前评论文本进行预处理，生成当前评论文本的情感方面向量；将当前评论文本的情感方面向量输入至预训练的情感分析模型中；对所述当前评论文本的情感方面向量执行前向传播，输出当前评论文本的评论情感全局标签；本发明通过生成评论情感对标签，能够捕捉评论文本中不同方面的情感表达；在“课程内容非常优秀，但教学方式枯燥乏味”的评论中，情感对标签能够分别标注课程内容为正面情感，教学方式为负面情感，从而实现更为精准的情感分析。

本发明授权基于交谈注意力机制和双特征融合的情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于交谈注意力机制和双特征融合的情感分析方法，其特征在于，包括： 获取当前评论文本； 对所述当前评论文本进行预处理，生成当前评论文本的情感方面向量； 将当前评论文本的情感方面向量输入至预训练的情感分析模型中； 对所述当前评论文本的情感方面向量执行前向传播，输出当前评论文本的评论情感全局标签； 其中，所述评论情感全局标签由当前评论文本频次排序第一的评论情感对标签定义，所述评论情感对标签由任意两个情感方面向量的情感方向关系和情感强度关系执行二次分类生成； 所述情感分析模型的建模步骤，包括： S1、获取历史评论文本； S2、对历史评论文本进行预处理，生成每条历史评论文本的K个分词集合； S3、为每个分词集合执行基于评论方面关键词的初次分类，得到分词集合的情感方面向量； S4、计算每个情感方面向量的情感分数； 其中，计算每个情感方面向量的情感分数的表达式为：； 其中，表示每个情感方面向量的情感分数，表示交谈注意力机制分配的注意力权重，表示分词对情感表达的重要程度，表示分词的情感嵌入向量，表示该分词的情感特征，n表示分词数量； S5、根据每个情感方面向量的情感分数，分别计算任意两个情感方面向量的情感方向关系和情感强度关系； S6、为任意两个情感方面向量的情感方向关系和情感强度关系执行二次分类，得到任意两个情感方面向量的评论情感对标签； S7、获取历史评论文本中所有的评论情感对标签及其对应频次； S8、根据历史评论文本中所有的评论情感对标签及其对应频次，为历史评论文本分配评论情感全局标签； S9、将情感方面向量作为输入向量，评论情感全局标签作为目标向量，构建情感分析评论样本； S10、获取若干情感分析评论样本，进行有监督学习，经迭代后得到所述情感分析模型。

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巢湖学院，其通讯地址为：238024 安徽省合肥市巢湖经济开发区半汤路1号巢湖学院；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”。