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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备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：CN116108840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310124542.9，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备是由张丽;李志惠;郭婷;程同琳设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备，该方法包括：采用BERT模型对预处理后的数据集中的评论文本进行词向量化；采用BiLSTM+Attention与BiGRU+Attention双通道模型分别提取评论文本词向量的全局特征和局部特征，并训练得到用于情感分析的神经网络模型；采用LDA主题模型对预处理后的数据集进行主题提取，得到主题‑属性词；筛选数据集中包含属性词的短句，并标注对应的主题；将标注有主题的短句集输入到训练好的神经网络模型中，得到各个主题的情感倾向。本发明基于Bert+BiLSTM+BiGRU+LDA的细粒度情感分析方法能够有效提高文本细粒度情感分析的准确率。

本发明授权一种文本细粒度情感分析方法、系统、介质和计算设备在权利要求书中公布了：1.一种文本细粒度情感分析方法，其特征在于，包括： 获取评论文本数据集； 对所述评论文本数据集进行预处理，所述预处理包括数据清洗和数据标注； 采用Bert模型对预处理后的数据集中的评论文本进行词向量化，得到评论文本词向量； 将评论文本词向量输入至BiLSTM+Attention模型中进行粗粒度情感分析，提取文本的全局特征信息，并通过注意力机制对全局特征进行优化； 将评论文本词向量输入至BiGRU+Attention模型中进行粗粒度情感分析，提取文本的局部特征信息，并通过注意力机制对局部特征进行优化； 将优化后的全局特征和局部特征进行融合，得到最终的文本情感特征表示；将融合后的特征表示经过全连接层和softmax激活函数得到输出，预测整个句子的情感倾向；最终经过训练得到用于情感分析的神经网络模型； 采用LDA主题模型对预处理后的数据集进行主题提取，得到主题-属性词；筛选数据集中包含属性词的短句，并标注对应的主题； 将标注有主题的短句集输入到训练好的神经网络模型中进行细粒度情感分析，得到各个主题的情感倾向。

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