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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种文本情感分析方法、系统、设备及存储介质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：CN118643841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411035007.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种文本情感分析方法、系统、设备及存储介质是由江祥奎;杜卓晓;任炳龙;山红梅;魏秋月设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本情感分析方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种文本情感分析方法、系统、设备及存储介质，属于自然语言处理领域，其方法包括如下步骤：获取待分析文本；构建情感分析模型，情感分析模型的特征提取层通过自注意力机制、简单循环单元及胶囊网络融合得到；将待分析文本输入情感分析模型中，情感分析模型的输入层将待分析文本转化为文本词向量；特征提取层的自注意力机制对文本词向量进行全局语义特征提取，简单循环单元对文本词向量进行上下文语义特征提取，胶囊网络对文本词向量进行局部语义特征提取；特征融合层对提取的全局语义特征、上下文语义特征和局部语义特征进行特征融合，得到不同层次的情感信息特征；输出层对不同层次的情感信息特征进行输出，得到分析后的文本。

本发明授权一种文本情感分析方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待分析文本； 构建情感分析模型，所述情感分析模型包括输入层、特征提取层、特征融合层及输出层，其中，所述特征提取层通过自注意力机制、简单循环单元及胶囊网络融合得到； 将待分析文本输入情感分析模型中，情感分析模型的输入层将待分析文本转化为文本词向量；特征提取层的自注意力机制对文本词向量进行全局语义特征提取，简单循环单元对文本词向量进行上下文语义特征提取，胶囊网络对文本词向量进行局部语义特征提取；特征融合层对提取的全局语义特征、上下文语义特征和局部语义特征进行特征融合，得到不同层次的情感信息特征；输出层对所述不同层次的情感信息特征进行输出，得到分析后的文本； 所述上下文语义特征提取，具体为：分别使用简单循环单元的遗忘门和更新门控制输入信息的遗忘程度和更新程度，确定输入信息的更新程度，将更新信息和非更新信息的占比相加得到简单循环单元的输出，再将简单循环单元的输出与自注意力机制结合得到最终的上下文语义向量； 还包括：使用焦点损失函数对情感分析模型进行训练，其中，焦点损失函数为： FLpi＝-αi1-piγlogpi； 式中，pi表示情感分析模型的预测概率值，γ为情感分析模型的调节参数，αi为情感分析模型的平衡参数； 在全局语义特征提取中，BERT-wwm最后一层的输出中与[CLS]对应位置的隐藏状态通常被用作整个句子或文本的表示，[CLS]是BERT-wwm中代表整句文本的特殊的语义特征向量,因此,选择使用该向量结合自注意力机制生成的向量作为全局语义向量an，其计算公式为： 其中，WQ、WK、WV均为用于线性转换的权重矩阵，权重越高表示词语越重要，表示为防止向量点积过大的缩放因子，v[CLS]为输入层最后一层的输出向量，[CLS]是classification的意思，是BERT-wwm中代表整句文本的特殊的语义特征向量，用来进行分类任务。

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