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龙图腾网获悉内江师范学院申请的专利基于Transformer与堆叠集成学习的游戏体验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：CN121197814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511757477.9，技术领域涉及：A63F13/67；该发明授权基于Transformer与堆叠集成学习的游戏体验情感分类方法是由许雷;杨晓丽;刘好斌;刘厚灵设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer与堆叠集成学习的游戏体验情感分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与数据处理技术领域，公开了基于Transformer与堆叠集成学习的游戏体验情感分类方法，包括以下步骤：构建用户游戏行为图谱，采用图神经网络编码获取游戏情境与用户行为信息；基于游戏情境感知神经协同网络，融合前述信息与原始文本内容，输出初步情感概率分布；通过时序演化感知集成机制，结合多个概率分布与时序特征，输出时序校正结果及预测不确定性；根据预测不确定性与预设阈值的比较结果，触发个性化处理流程；最后，生成最终情感分类结果，并反馈更新用户游戏行为图谱，形成闭环。本发明结合游戏上下文与时序动态，提高情感分类结果的一致性，增强方法处理复杂样本时的适应性，并实现模型的自适应优化。

本发明授权基于Transformer与堆叠集成学习的游戏体验情感分类方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer与堆叠集成学习的游戏体验情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建用户游戏行为图谱，并采用图神经网络对所述用户游戏行为图谱进行编码，以输出游戏情境向量和用户行为路径聚合向量； 步骤S2、基于一个游戏情境感知神经协同网络，融合原始文本内容、所述游戏情境向量和所述用户行为路径聚合向量，输出初步情感概率分布； 所述S2步骤中，游戏情境感知神经协同网络采用一个基于Transformer架构的编码器，通过所述编码器内置的一个多头情境与行为注入注意力机制，将所述游戏情境向量与所述用户行为路径聚合向量所承载的非文本语境信息，与所述原始文本内容的语义信息进行融合处理，以生成一个情境行为增强的文本嵌入，并基于所述情境行为增强的文本嵌入输出所述初步情感概率分布； 步骤S3、基于一个时序演化感知集成机制，结合多个所述初步情感概率分布与从所述用户游戏行为图谱中提取的时序特征信息，输出时序校正的情感分类结果和预测不确定性； 所述S3步骤具体包括： 所述时序演化感知集成机制构成一个堆叠集成学习架构，通过一个作为元模型的时序元学习器实现； 将多个所述初步情感概率分布与从所述用户游戏行为图谱中提取的时序特征信息进行组合，以构建序列元特征向量； 将所述序列元特征向量输入到所述时序元学习器中进行处理，以捕捉时间依赖关系并输出所述时序校正的情感分类结果和所述预测不确定性； 步骤S4、将所述预测不确定性与预设的不确定性阈值进行比较，当所述预测不确定性超过所述不确定性阈值时，触发个性化处理流程； 所述个性化处理流程包括： 从所述用户游戏行为图谱中提取与当前待分析文本相关的用户行为子图； 采用一个用户适配器模块，结合所述用户行为子图的表征向量与所述情境行为增强的文本嵌入，输出一个个性化情感概率分布作为所述个性化处理流程的结果； 步骤S5、根据所述时序校正的情感分类结果或个性化处理流程的结果，生成最终情感分类结果，并执行情感状态驱动图谱动态更新处理，将所述最终情感分类结果反馈至所述用户游戏行为图谱以形成自适应闭环。

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