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龙图腾网获悉中国科学院心理研究所申请的专利一种基于有监督学习的网络文本公共情绪挖掘方法和系统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：CN117076656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311042256.4，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于有监督学习的网络文本公共情绪挖掘方法和系统是由周明洁;周奕欣;王怡欢;穆蔚琦设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有监督学习的网络文本公共情绪挖掘方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有监督学习的网络文本公共情绪挖掘方法和系统，依据传播学研究文献、专家意见及经验，建立网络文本多维度公共情绪的编码框架；对各位编码者进行编码训练，使各位编码者达到一致性；抓取网络文本，各位编码者依据所给出的编码框架进行打分处理；采用LIWC字典提取网络文本中表达话题和内容的文本特征，构建文本数据集；采用有监督机器学习方法，结合网络文本打分和文本数据集进行训练，通过矩阵调参和交叉验证方法得到文本分析模型；利用文本分析模型得到新网络文本中的评价主体属性以及多维度公共情绪得分。本发明可以对短文本的公共情绪达到准确、专业的评估，解决了在评价日常情境下短文本公共情绪的中文标注素材缺乏问题。

本发明授权一种基于有监督学习的网络文本公共情绪挖掘方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于有监督学习的网络文本公共情绪挖掘方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1，依据传播学研究文献、专家意见及经验，建立网络文本多维度公共情绪的编码框架； 步骤2，对各位编码者进行编码训练，使各位编码者达到编码一致性； 步骤3，抓取网络文本，各位编码者依据所给出的编码框架对网络文本进行打分处理； 步骤4，采用LIWC字典提取网络文本中表达话题和内容的文本特征，构建文本数据集； 步骤5，采用有监督机器学习方法，结合步骤3中网络文本打分和步骤4中构建的文本数据集进行训练，通过矩阵调参和交叉验证方法得到文本分析模型； 步骤6，在文本分析模型中输入网络文本，得到网络文本中的评价主体属性以及多维度公共情绪得分； 所述步骤2中对各位编码者进行编码训练，具体方法是： 步骤2.1，训练编码者，使各位编码者充分理解编码框架； 步骤2.2，挑选网络文本，使各位编码者依据编码框架进行打分处理； 步骤2.3，采用评分者一致性信度测试各位编码者的一致性水平，当得分超过设定阈值时，视为拥有较好的一致性水平； 若编码者一致性达标，则结束编码者训练；若编码者一致性未达标，重新修订步骤2.1中的编码框架，并重新训练编码者，直至编码者一致性达标。

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