广东外语外贸大学彭三城获国家专利权
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龙图腾网获悉广东外语外贸大学申请的专利一种面向对话文本的负面情绪识别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：CN115658855B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210779093.7，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种面向对话文本的负面情绪识别方法是由彭三城;陈广豪;谢建国;曹丽红设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向对话文本的负面情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向对话文本的负面情绪识别方法，该方法包括：获取对话文本数据，并对所获得的对话文本数据进行预处理；采用预训练模型RoBERTa来对对话文本进行向量化表示，所述预训练模型RoBERTa是通过鲁棒优化的BERT的改进模型；采用Bi‑LSTM对文本向量的局部特征和上下文语义特征进行提取，获取话语级别的特征；采用RGAT对说话者之间的长距离依赖关系进行提取，获取说话者级别的特征。本申请提供了一种面向对话文本的负面情绪识别方法，使得系统能同时有效地提取话语级别和说话者级别特征，从而提高对话文本负面情绪的识别效果。
本发明授权一种面向对话文本的负面情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向对话文本的负面情绪识别方法，其特征在于，包括： 获取对话文本数据，并对所获得的对话文本数据进行预处理； 采用预训练模型RoBERTa来对对话文本进行向量化表示，所述预训练模型RoBERTa为通过鲁棒优化的BERT的改进模型； 采用Bi-LSTM对文本向量的局部特征和上下文语义特征进行提取，获取话语级别的特征； 采用RGAT对说话者之间的长距离依赖关系进行提取，获取说话者级别的特征；获得的话语级别的特征和说话者级别的特征为两种拼接后的特征； 采用BL对上述两种拼接后的特征进行处理，实现对负面情绪进行识别。
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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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