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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于机器问答和联合编码的情感原因对提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：CN118446225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410661776.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于机器问答和联合编码的情感原因对提取方法是由汪红松;郭志德;陶然;刘佳乐;罗涌升;易智伟;林怡帆;林燕航设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器问答和联合编码的情感原因对提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器问答和联合编码的情感原因对提取方法，包括如下步骤：步骤S10：获取目标文本的子句和关键字，对子句进行BERT编码，得到文本中各个子句的隐含表示；使用关键字信息对子句的隐含表示进行更新，获得关键字语义增强的子句表示；步骤S20：根据预设的概率阈值和语义增强的子句表示，提取情感子句表示和原因子句表示，并将情感子句表示和原因子句表示配对，获得情感原因子句对的表示；步骤S30：利用子句表示和子句对的表示构建关系图卷积神经网络，基于所述关系图卷积神经网络获取情感原因对提取结果。本发明的方法解决了现有技术对长文本不敏感的问题，以及多任务模型之间的任务目标统一、不同子任务之间会出现错误传递的问题。

本发明授权一种基于机器问答和联合编码的情感原因对提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器问答和联合编码的情感原因对提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S10：获取目标文本的子句和关键字，对子句进行BERT编码，得到文本中各个子句的隐含表示；使用关键字的信息对子句的隐含表示进行更新，获得关键字语义增强的子句表示； 步骤S20：根据预设的概率阈值和关键字语义增强的子句表示，提取所有情感子句表示和原因子句表示，并将情感子句表示和原因子句表示配对，获得情感原因子句对的表示； 步骤S30：利用子句表示和子句对的表示构建关系图卷积神经网络，基于所述关系图卷积神经网络获取情感原因对提取结果； 其中，所述步骤S10还包括：关键字与外部知识库取并集组成关键字集合，基于所述关键字集合，对子句的隐含表示进行更新，获得关键字语义增强的子句表示： 式中，vi为子句节点v’i的特征，表示关键字节点kj的表示，是关键字表示的加权相加，用于生成更小粒度的关键字语义增强子句表示，其中，是可训练参数，|D|为目标文本中子句的数量，b是偏差项，注意力权重aij为文档中子句节点v'i和关键字节点kj之间的边权重，子句节点v'i为子句ci的隐含表示。

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华南师范大学，其通讯地址为：528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学软件学院；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”。

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