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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利情感分类模型的训练方法和情感分类方法及其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：CN117312978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311055437.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权情感分类模型的训练方法和情感分类方法及其装置是由于梦诗;石东升;唐海浩设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本情感分类模型的训练方法和情感分类方法及其装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种情感分类模型的训练方法和情感分类方法及其装置，涉及自然语言处理、深度学习等技术领域。方案为：对第一样本文本中的各第一实体词进行掩码处理，得到掩码后的第一样本文本；采用情感分类模型对掩码后的第一样本文本进行情感分类，得到第一预测序列；根据第一预测序列和第一样本文本标注的第一标注标签序列，对情感分类模型进行训练。由此，采用情感分类模型对掩码后的第一样本文本进行情感分类，情感分类模型的输出结果不依赖具体的第一实体词，只依赖于第一实体词的上下文语义信息，可提升第一实体词所属的情感类别分类的准确性。且情感分类模型可以一次输出第一样本文本中所有的第一实体词所属的情感类别，可提升预测效率。

本发明授权情感分类模型的训练方法和情感分类方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种情感分类模型的训练方法，包括： 获取标注有第一标注标签序列的第一样本文本；其中，所述第一标注标签序列中各元素用于指示所述第一样本文本中对应第一实体词的标注情感类别； 对所述第一样本文本中的各第一实体词进行掩码处理，以得到掩码后的第一样本文本； 采用情感分类模型对所述掩码后的第一样本文本进行情感分类，得到第一预测序列；其中，所述第一预测序列包括各所述第一实体词的第一概率分布，所述第一概率分布用于指示对应第一实体词属于多个预测情感类别的预测概率； 根据所述第一预测序列和所述第一标注标签序列，对所述情感分类模型进行第一训练； 其中，所述采用情感分类模型对所述掩码后的第一样本文本进行情感分类，得到第一预测序列之前，所述方法还包括： 从至少一个与所述情感分类模型适配的目标任务无关的数据集中，获取至少一个第三样本文本； 根据所述第三样本文本中的至少一个第二实体词所标注的标注情感类别，生成第二标注标签序列； 采用情感分类模型，对所述第三样本文本进行情感分类，得到第二预测序列；其中，所述第二预测序列包括各所述第二实体词的第二概率分布，所述第二概率分布用于指示对应第二实体词属于多个预测情感类别的预测概率； 根据所述第二标注标签序列和所述第二预测序列，对所述情感分类模型进行第二预训练。

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