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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于检索和对比学习的情感分析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：CN116227486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211609151.8，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种基于检索和对比学习的情感分析方法是由姚俊峰;简忠权;吴清强设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于检索和对比学习的情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了自然语言处理技术领域的一种基于检索和对比学习的情感分析方法，包括：步骤S10、获取大量的情感文本数据，并对各情感文本数据进行预处理；步骤S20、提取预处理后的各情感文本数据中的实体，对各实体进行标注以构建样本，进而生成情感数据集；步骤S30、通过Elasticsearch对所述情感数据集中的样本进行倒排索引，为各所述样本检索与其相似的样本；步骤S40、基于神经网络创建一情感分类模型，利用情感数据集对情感分类模型进行训练，训练的同时，使用对比学习技术拉近各样本与相似的样本的向量距离；步骤S50、利用训练完成的情感分类模型进行情感分析。本发明的优点在于：极大的提升了模型情感表示能力，进而极大的提升了情感分类性能。

本发明授权一种基于检索和对比学习的情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于检索和对比学习的情感分析方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S10、获取大量的情感文本数据，并对各所述情感文本数据进行预处理； 步骤S20、提取预处理后的各所述情感文本数据中的实体，对各所述实体进行标注以构建样本，进而生成情感数据集； 步骤S30、通过Elasticsearch对所述情感数据集中的样本进行倒排索引，为各所述样本检索与其相似的样本； 步骤S40、基于神经网络创建一情感分类模型，利用所述情感数据集对情感分类模型进行训练，训练的同时，使用对比学习技术拉近各所述样本与相似的样本的向量距离；所述情感分类模型用于对样本进行分词，基于BERT将分词输入转换为样本向量，使用对比学习技术，拉近各所述样本与相似的样本的向量距离，再将所述样本向量输入线性层以及softmax函数以获取预测概率分布，进而输出情感的预测结果；所述使用对比学习技术拉近各所述样本与相似的样本的向量距离的损失公式表示为： ； 其中，表示对比损失；表示相似性度量函数；n表示情感分类模型训练时的批量大小；表示第i个样本；表示第j个样本；表示第i个样本的相似样本；e表示自然对数的底数； 步骤S50、利用训练完成的所述情感分类模型进行情感分析。

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厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明区思明南路422号；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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