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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种基于时序句子特征的社交文本情感分类方法及装置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：CN117251568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311096153.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于时序句子特征的社交文本情感分类方法及装置是由彭闯;赵建强;陈诚;陈思萌;贾付海设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序句子特征的社交文本情感分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于时序句子特征的社交文本情感分类方法及装置，包括：响应于获取社交文本数据；利用训练的基础分类器模型对获取的所述社交文本数据进行类别判断；根据判断的结果通过时间窗口对获取的所述社交文本的上下游关联句子进行截取，将获得的所述截取后的句子进行句向量的合成，使用tf‑dif平均求全转化为句向量；将所述句向量按照时序顺序输入Bi‑Lstm‑attention模型，得到目标文本最终的情感标签。在对文本进行情感分析时不仅纳入了当前文本，也对文本的前后句子综合的建模与计算，开创性的使用句向量作为模型输入向量，结合Bi‑Lst‑attention模型弥补了之前情感分析方法中对时序文本处理不足的问题，在社交app、社交论坛等情感极性分析、情感观点判断中有较好的使用前景。

本发明授权一种基于时序句子特征的社交文本情感分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时序句子特征的社交文本情感分类方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 响应于获取社交文本数据； 利用训练的基础分类器模型对获取的所述社交文本数据进行类别判断； 根据判断的结果通过时间窗口对获取的所述社交文本的上下游关联句子进行截取，获得截取后的句子，将获得的所述截取后的句子进行句向量的合成，使用tf-dif平均求全转化为句向量； 其中，所述句向量的合成包括利用wordtovector和tf-idf算法对聊天文本进行句向量的合成，具体包括： 基础文本分类器的训练，从预处理后的数据集中抽取部分聊天内容形成数据集，将抽取的数据集进行数据标注，利用标记得到的数据集和TextCnn模型得到一个基础文本分类模型；将词语转为词向量，利用已经训练的基础分类模型，提取其中的embedding层，由于文本分类模型在进行前后向传播迭代时已经对其中embedding层进行修正与迭代，所以此时基础分类器的embedding向量已经包含了词语的全部信息；句向量合成，使用tf-dif将截取后的句子平均求全转化为句向量，tf-idf的值越大代表词语在句子中的重要程度越高； 将所述句向量按照时序顺序输入Bi-Lstm-attention模型，得到目标文本最终的情感标签。

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厦门市美亚柏科信息股份有限公司，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区软件园二期观日路12号102-402单元；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”。

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