深圳北理莫斯科大学李成明获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳北理莫斯科大学申请的专利一种基于类别不平衡数据的文本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：CN117093671B 。
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：202310918190.4，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于类别不平衡数据的文本情感分析方法是由李成明;胡希平;李子轩设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于类别不平衡数据的文本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类别不平衡数据的文本情感分析方法。该方法包括：对于第一数据集利用预训练的分类器提取文本的语义信息，进而获得各文本对应的情感分类边界，所述情感分类边界用于界定第一数据集中的多数类和少数类；基于所述分类边界，利用多数类中的特征信息来生成少数类的伪样本，并以设定的拒绝函数作为优化目标迭代调整所述分类器的分类边界，其中所述拒绝函数用于衡量所生成伪样本的质量；将所生成的伪样本添加到第一数据集，形成第二数据集，利用该第二数据继续训练所述分类器。本发明从多数类的数据中获取分类的隐藏信息，并根据获得的分类器对少数类数据进行过采样，实现了数据类别平衡的策略。
本发明授权一种基于类别不平衡数据的文本情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类别不平衡数据的文本情感分析方法，包括以下步骤： 对于第一数据集利用预训练的分类器提取文本的语义信息，进而获得各文本对应的情感分类边界，所述情感分类边界用于界定第一数据集中的多数类和少数类； 基于所述分类边界，利用多数类中的特征信息来生成少数类的伪样本，并以设定的拒绝函数作为优化目标迭代调整所述分类器的分类边界，其中所述拒绝函数用于衡量所生成伪样本的质量； 将所生成的伪样本添加到第一数据集，形成第二数据集，利用该第二数据继续训练所述分类器； 其中，基于所述分类边界，利用多数类中的特征信息来生成少数类的伪样本的过程表示为： 其中，表示生成的伪样本，表示交叉熵损失函数，是超参数，是正则化项，用于限制目标模型对类有较低的置信度，表示多数类，表示少数类，表示扰动，表示采用类中的一个随机样本作为初始值，是预训练的分类器。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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