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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的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：CN114861660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210589282.8，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法是由苑浩;张银辉设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法，涉及人工智能领域，具体涉及机器学习技术、自然语言处理技术和深度学习技术。训练方法包括：确定样本文本中的第一情感词及其真实从属关系和与第一情感词的情感类别不同的至少一个第二情感词及其各自的真实从属关系；基于第一情感词和样本文本确定对应的综合特征向量；基于每个第二情感词和样本文本确定对应的综合特征向量；基于与第一情感词对应的综合特征向量和至少一个第二情感词各自对应的综合特征向量得到第一情感词的预测从属关系和至少一个第二情感词各自的预测从属关系；基于第一情感词和至少一个第二情感词各自的预测从属关系和真实从属关系训练神经网络。

本发明授权用于处理文本的神经网络的训练方法和处理文本的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于处理文本的神经网络的训练方法，包括： 确定样本文本中的第一情感词和所述第一情感词的真实从属关系，所述第一情感词的真实从属关系指示所述第一情感词属于所述样本文本； 确定至少一个第二情感词和所述至少一个第二情感词各自的真实从属关系，其中，所述至少一个第二情感词中的每一个第二情感词的情感类别均与所述第一情感词的情感类别不同，并且所述至少一个第二情感词各自的真实从属关系指示对应的第二情感词不属于所述样本文本； 利用所述神经网络基于所述第一情感词和所述样本文本，确定与所述第一情感词对应的综合特征向量； 针对所述至少一个第二情感词中的每一个第二情感词，利用所述神经网络基于该第二情感词和所述样本文本，确定与该第二情感词对应的综合特征向量； 基于与所述第一情感词对应的综合特征向量和所述至少一个第二情感词各自对应的综合特征向量，得到所述第一情感词的预测从属关系和所述至少一个第二情感词各自的预测从属关系，所述预测从属关系指示对应的情感词是否属于所述样本文本的预测结果；以及 基于所述第一情感词的预测从属关系和真实从属关系、所述至少一个第二情感词各自的预测从属关系和真实从属关系调整所述神经网络的参数，以得到训练后的神经网络。

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