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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种基于多通道图卷积网络的方面情感三元组抽取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：CN119558279B 。

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：202411604503.X，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种基于多通道图卷积网络的方面情感三元组抽取方法是由王军;撖昊展设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多通道图卷积网络的方面情感三元组抽取方法在说明书摘要公布了：一种基于多通道图卷积网络的方面情感三元组抽取方法，涉及一种图卷积神经网络架构抽取方法，网络架构包括三个核心模块：特征输出模块、多通道图卷积网络模块和表解码模块。该框架有效地利用了BERT、BiLSTM和提示学习机制的优势进行特征提取。通过并行的三通道设计，分别建模正面、负面和中性情感下的词对关系，从而能够更全面地提取和表示文本中的情感信息。这种多通道设计不仅提高了模型的表达能力，还增强了模型在处理复杂情感信息时的鲁棒性。本发明为开发用户评论情感分析系统提供了核心动力，并且这项新技术对于商家及时改进产品和服务以及个人优化的消费决策具有深远的影响。

本发明授权一种基于多通道图卷积网络的方面情感三元组抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道图卷积网络的方面情感三元组抽取方法，其特征在于，所述方法包括以下构成： 1特征输出模块 采用了BERT和BiLSTM作为双编码器，分别用于捕获单词之间的语义关系和局部依赖性，提高模型对文本的理解能力，然后通过引入提示学习机制，将情感提示信息直接嵌入到句子编码中，使得模型能够在不依赖外部知识的情况下，自适应地学习情感关系；首先使用双编码器提取句子的表示，其编码过程如下公式： 其中，是编码器的最后一层隐藏状态输出，d表示隐藏状态的维度，H是输入句子X的表示，HT则是模板T的表示；HT包含与模板中掩码槽位对应的6个表示，分别为分别代表正面、负面和中性情感下的方面术语和观点术语； 在获得句子和模板的联合表示后，接下来模型计算每个单词与模板中各个槽位之间的相关性；引入了提示注意力机制，用于计算注意力得分矩阵 2多通道图卷积网络模块 三通道图卷积网络Tri-ChannelGraphConvolutionNetwork是架构中的核心模块，旨在通过不同情感维度下的图卷积操作，捕捉句子中词对之间的情感关系；该模块将图结构中的节点表示为多层卷积操作的输入，通过并行的三通道结构，包括正面、负面和中性情感，分别处理不同的情感信息，最终生成每个词对的综合情感关系表示； 3表解码模块 表解码是模型从三通道图卷积网络生成的节点表示中提取情感三元组的关键步骤；该过程分为两个部分：检测和分类；通过这两个阶段，模型从节点表示中识别出候选的情感区域并对其进行情感分类，从而生成最终的情感三元组。

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