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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种方面级情感分析方法、装置、电子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：CN115357711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210788328.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质是由冼广铭;杜炜华;冯灵聪;柳寒设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的方面级情感分析方法包括：获取待分析的文本，所述文本包括多个单词；将所述文本输入基于BERT预训练模型的词嵌入层，得到所述文本对应的词嵌入向量；将所述词嵌入向量输入基于多头注意力机制的注意力编码层，生成新的隐藏状态；将所述词嵌入向量输入基于位置感知的卷积网络层，抽取与方面词相关的意见词；将所述卷积网络层的输出经过池化后，与所述注意力编码层的输出进行连接，得到拼接向量；将拼接向量输入全连接层，采用Softmax规范化概率，得到所述文本对应的方面级情感。本发明所述的方面级情感分析方法，能够充分描述字符与字符、词与词和句子与句子之间的关系特征。

本发明授权一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种方面级情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待分析的文本，所述文本包括多个单词； 将所述文本输入基于BERT预训练模型的词嵌入层，得到所述文本对应的词嵌入向量； 将所述词嵌入向量输入基于多头注意力机制的注意力编码层，对所述词嵌入向量进行信息融合处理，生成新的隐藏状态；所述注意力编码层包括融合了上下文信息的Context-MHA和融合了给定方面词信息的Target-MHA模块； 所述Context-MHA的注意力编码层采用线性加和激活的注意力机制进行计算，生成包含了整个序列的信息的隐藏向量； 所述Target-MHA编码层采用线性激活注意力机制，从词嵌入层得到的方面词向量与上下文词向量矩阵E进行多头注意力运算，得到融合了上下文信息的隐藏向量； 将所述词嵌入向量输入基于位置感知的卷积网络层，抽取与方面词相关的意见词；包括： 使用以下公式，计算与方面词相关的意见词的相对位置大小，生成相对位置向量v： 其中，k是方面词的第一个下标，m是目标词的长度，n是序列长度，C是预先定义的常量； 使用以下公式，将嵌入层得到上下文词向量与其相对位置向量相乘，得到融合了相对位置信息的上下文向量： ； 其中，R是实数集；hdim是词嵌入向量的维度数； 使用以下公式，将得到的新的上下文向量传入到卷积层进行卷积操作： 其中，s是卷积核的大小，激活函数采用ReLU函数；是卷积层的偏置项； 将所述卷积网络层的输出经过池化后，与所述注意力编码层的输出进行连接，得到拼接向量； 将所述拼接向量输入全连接层，使用全连接层将向量映射到最终的分类空间中，采用Softmax规范化概率，得到所述文本对应的方面级情感。

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