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龙图腾网获悉中南大学;合肥本源量子计算科技有限责任公司申请的专利基于量子启发式算法的文本情感分类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：CN115495580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211175447.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于量子启发式算法的文本情感分类方法是由石金晶;袁逸凡;王雯萱;赵雪娇;徐璐;施荣华设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子启发式算法的文本情感分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子启发式算法的文本情感分类方法，包括获取带有分类标签的原始训练文本并处理得到训练文本；加载预训练模型和对应的参数并训练得到振幅嵌入向量；将分词后的高维句子进行降维和特征提取得到相位嵌入向量；构建量子启发式神经网络模型；采用量子启发式神经网络模型进行实际的文本情感分类。本发明提供的这种基于量子启发式算法的文本情感分类方法，通过双特征提取复词嵌入的方式，并结合基于量子启发式算法，实现了文本情感的分类；而且本发明方法的准确性高，可靠性好。

本发明授权基于量子启发式算法的文本情感分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子启发式算法的文本情感分类方法，包括如下步骤： S1.获取带有分类标签的原始训练文本； S2.将步骤S1获取的原始训练文本进行处理，得到训练文本； S3.加载预训练模型和对应的参数，并采用步骤S2得到的训练文本对预训练模型进行训练，从而得到振幅嵌入向量； S4.将分词后的高维句子进行降维和特征提取，从而得到相位嵌入向量； S5.基于振幅嵌入向量、相位嵌入向量以及量子计算和深度学习理论，构建量子启发式神经网络模型；具体包括如下步骤： 将得到的振幅嵌入向量和相位嵌入向量构成句子的量子态表示： αeβi＝αcosβ+iαsinβ 式中αcosβ为实部；αsinβ为虚部；i为虚数单位；振幅嵌入向量对应于实部，相位嵌入向量对应于虚部； 经过测量操作后，得到实部矩阵和虚部矩阵，用于表示经过测量后的量子态； 将得到的实部矩阵和虚部矩阵进行Maxpooling操作，从而提取得到实部矩阵和虚部矩阵中的特征； 将经过Maxpooling操作后的向量进行拼接，得到一组新的向量； 采用多层感知机构成二分类器； 将得到的新的向量输入到构建的二分类器中，得到最终后的分类标签； S6.采用步骤S5得到的量子启发式神经网络模型，进行实际的文本情感分类。

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中南大学;合肥本源量子计算科技有限责任公司，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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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