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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于分类器和特征集成的影评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：CN115795034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211475381.X，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于分类器和特征集成的影评情感分析方法及系统是由张忠良;裴建;雒兴刚;周青;陈文冲;费秦君设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类器和特征集成的影评情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于分类器和特征集成的影评情感分析方法及系统，其中方法包括以下步骤S1、将影评转换为可识别的数字向量；S2、将可识别的数字向量输入特征选择集成FSE模型，以识别关键影评特征；S3、将关键影评特征输入基于META‑DES框架的动态集成选择DES模型中，以进行情感分析预测。本发明对影评特征采用特征选择集成，并在分类阶段采用动态集成选择融合meta‑learning，相较于其他通用的机器学习情感分析技术，取得更高的分类准确率。

本发明授权基于分类器和特征集成的影评情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分类器和特征集成的影评情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将影评转换为可识别的数字向量； S2、将可识别的数字向量输入特征选择集成FSE模型，以识别关键影评特征； S3、将关键影评特征输入基于META-DES框架的动态集成选择DES模型中，以进行情感分析预测； 所述步骤S3包括以下步骤： S31、建立基分类器池：对经过特征选择的训练数据集T进行训练数据集Tλ与验证数据集DSEL的划分；建立初始基分类器池P，基分类器统一使用SVM算法，并用训练数据集Tλ对基分类器进行训练，即通过自助采样得出不同数据集分配给每一个基分类器，通过数据集的不同来体现基分类器之间的异质性，进而得到初始基分类器池P； S32、训练数据筛选：对训练数据集Tλ中数据xj，train进行迭代，用初始基分类器池P中所有基分类器对该数据进行预测；若基分类器池中分类正确的分类器数量占比大于设定阈值hc，则该训练数据被选择，否则剔除；不断迭代直至所有训练数据中影评均被筛选，筛选后的训练数据为T′λ； S33：计算领域θ和输出文件领域利用k-nn算法，用初始基分类器池P中每一个分类器C对训练数据集T′λ中数据xj，train计算其领域θ与输出文件领域首先对分类器池P中分类器进行迭代，对某一分类器Ci，再对T′λ中所有数据进行迭代，由该分类器计算xj，train的领域θ；θ由验证数据集DSEL中与该数据最相近K个样本组成，θ＝{x1,x2,…,xk}；接下来，将xj，train转换成输出文件同样对验证集中所有数据进行转换，设为之后再通过k-nn算法进行计算，由中与最相近Kp个样本组成， S34、建立Meta-features：分类器Ci针对训练数据xj，train，得到领域θ＝{x1,x2,…,xk}和输出文件领域进而计算15个meta-features，并储存在一个向量vi,j＝{f1,f2,f3,…,f15}中，同时若分类器预测正确，则类属性α＝1，否则为0；之后不断对分类器池中基分类器P与训练数据T′λ中数据进行迭代，将所有由15个meta-features组成的向量vi,j集合成维度为基分类器数量Q×N的meta-training数据作为后续选择基分类所需metaclassifier的训练数据，每一个训练数据的标签即为对应的α； S35、特征选择：在计算后，使用步骤S2中的FSE模型来选择重要的特征； S36、训练阶段：使用步骤35特征选择后的记为首先将该划分为75％训练数据与25％验证数据，75％训练数据作为输入来对metaclassifier进行训练，同时在训练过程中，每一轮训练结束都对验证集进行一次预测，若在验证集上的表现在某一次开始与前一次预测结果相比出现下降或者未能改善，则训练停止； S37、最终预测：利用训练后的metaclassifier对影评进行预测，首先用分类器池中每一个分类器Ci计算该影评xtest得到其meta-features向量vtest，并输入metaclassifier，若输出结果为αtest＝1，则该分类器被选择为有分类能力的分类器，放入分类器池Ptest，如此迭代，得到针对该影评的最终分类器池Ptest，并通过对最终分类器池Ptest中分类器的预测结果采用多数投票法得出该影评的最终预测结果。

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