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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于时空图注意力网络的方面级情感分析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：CN116975293B 。

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：202311017861.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于时空图注意力网络的方面级情感分析方法是由王逊;金梦清;徐长林设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空图注意力网络的方面级情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空图注意力网络的方面级情感分析方法，本方法通过双向长短期记忆网络学习评论文本的隐藏向量，获取到单词的特征表达，并利用依存关系将段落中的子句搭建为相应的句法依存树。将单词特征向量和句法依存树进行结合后利用词性将相邻依存树连接，构建出立体时空图，并利用注意力机制计算图中关系值，然后对生成的时空图注意力网络进行卷积操作，输出优化后的单词特征向量。最后经过掩码操作后输入到softmax中得到方面词的情感极性分类结果。本发明考虑了评论文本中的时间性，通过捕获评论中情感随时间的波动特征，加强了对长段落和带有情感转折文本的处理能力，使得分类的预测效果更具解释性，精度更高。

本发明授权一种基于时空图注意力网络的方面级情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图注意力网络的方面级情感分析方法，其特征在于，包括：通过异构时空图注意力网络模型计算评论文本的方面词情感极性的分类结果；所述异构时空图注意力网络模型包括： 通过长短期记忆网络计算评论文本中方面词和上下文的隐藏向量，输出每个单词对应的单词特征向量；将按照时间顺序排列的若干子句作为立体时空图的时间维度，将各子句对应的句法依存树作为立体时空图的空间维度，并将相邻的句法依存树中的节点通过词性关系相连接，所述词性关系是指具有相同词性的节点关系，去除词性关系的有向性，得到评论文本的立体时空图； 将所述的单词特征向量赋值到立体时空图中的节点，得到带有单词特征向量的立体时空图； 将所述带有单词特征向量的立体时空图通过异构时空图注意力网络计算，得到评论文本的方面词情感极性的分类结果；所述异构时空图注意力网络在时间和空间两个维度的卷积过程中引入注意力机制； 将所述带有单词特征向量的立体时空图通过时空图注意力网络计算得到评论文本的方面词情感极性的分类结果，包括：通过时空图注意力网络进行时间和空间两个维度的卷积操作，在经过多次卷积后得到丰富后的单词特征向量； 其中空间维度的卷积计算公式为： ， 其中为目标单词在时空图注意力网络卷积到第层的空间特征表达，为目标单词的空间邻域信息，为目标单词的上一层特征表达向量，为变换权重，为偏置项，表示该层的非线性激活函数； 在得到目标词的空间特征表达后，进行时间维度的卷积操作，计算公式为： ， 其中，为目标单词的时间邻域信息，和分别为时间维度计算时的变换权重和偏置项，为单词在经过一次时空图注意力网络聚合后的最终特征表达，即丰富后的单词特征向量； 将所述丰富后的单词特征向量进行掩码操作，过滤得到方面词的特征向量，经时空图注意力网络的输出层得到评论文本的方面词情感极性的分类结果。

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