浙江财经大学陈远高获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江财经大学申请的专利一种基于中文社交网络文本特征的人格识别方法和装置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：CN116910243B 。
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：202310681670.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于中文社交网络文本特征的人格识别方法和装置是由陈远高;胡书逸;李甫俊;王思琴;王鲁设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于中文社交网络文本特征的人格识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于中文社交网络文本特征的人格识别方法，包括：获取用户社交文本，对社交文本进行预处理；从预处理后的数据中提取出表情符号和中文句子，将表情符号输入至DeepMoji模型，获取表情特征向量，将中文句子嵌入到改进的BERT模型中，获取文本向量，将表情特征向量和文本向量进行整合，得到聚合文本向量，将提取出的中文句子输入至中文情感分析模型，得到情感向量；将情感向量拼接到聚合文本向量的CLS处，传入CNN卷积神经网络模型，输出预测结果。本发明还公开了一种基于中文社交网络文本特征的人格识别装置。本发明弥补了当前中文文本数据集的缺失，通过改进的文本挖掘模型，实现自动化人格预测，有效的提升了大五人格预测效果。
本发明授权一种基于中文社交网络文本特征的人格识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于中文社交网络文本特征的人格识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取用户社交文本，对社交文本进行预处理，得到预处理后的数据； S2、从预处理后的数据中提取出表情符号和中文句子，将表情符号输入至DeepMoji模型，获取表情特征向量，将中文句子嵌入到改进的BERT模型中，获取文本向量，将表情特征向量和文本向量进行整合，得到聚合文本向量； S3、将预处理数据中提取出的中文句子输入至中文情感分析模型进行情绪分析，得到情感向量； S4、将步骤S3中得到的情感向量拼接到步骤S2中得到的聚合文本向量的CLS处，得到拼接后的向量； S5、将拼接后的向量传入CNN卷积神经网络模型，输出预测结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江财经大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区学源街18号浙江财经大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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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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