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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利一种文本情感分类方法及系统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：CN116738289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310705995.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种文本情感分类方法及系统是由司世景;王健宗设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本情感分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本情感分类方法及系统，所述文本情感分类方法包括以下步骤：获取待情感分类的文本；基于获取的待情感分类的文本，利用预先训练好的情感分类模型进行文本情感分类，获得情感分类结果；其中，所述情感分类模型包括：特征提取器，用于输入文本并进行特征提取，输出特征向量；线性分类器，用于输入所述特征提取器输出的特征向量并进行分类，输出情感分类结果。本发明公开的文本情感分类方法中，提供了新的模型训练方法可提高模型的整体表现，基于上述训练好的情感分类模型进行文本情感分类能够具有较高的准确率。

本发明授权一种文本情感分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种文本情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待情感分类的文本； 基于获取的待情感分类的文本，利用预先训练好的情感分类模型进行文本情感分类，获得情感分类结果； 其中，所述情感分类模型包括： 特征提取器，用于输入文本并进行特征提取，输出特征向量； 线性分类器，用于输入所述特征提取器输出的特征向量并进行分类，输出情感分类结果； 其中，所述预先训练好的情感分类模型的获取步骤包括： 获取第一训练样本集；其中，所述第一训练样本集中的训练样本包括有标签训练样本和具有伪标签的无标签训练样本； 基于所述第一训练样本集的训练样本进行模型训练时，将选定训练样本的文本输入预先训练好的特征提取器中获得特征向量；将获得的特征向量输入线性分类器中，基于所述选定训练样本对应的标签或者伪标签更新线性分类器的参数，达到预设收敛条件后获得所述预先训练好的情感分类模型； 所述预先训练好的特征提取器的获取步骤包括： 获取第二训练样本集；其中，所述第二训练样本集中的训练样本包括第一预设数量的有标签训练样本和第二预设数量的无标签训练样本； 对所述第二训练样本集中的所有训练样本进行两种不同方式的数据增广，每个训练样本均得到两条同源增广数据；在每个训练批次上，计算所述两条同源增广数据的对比损失，基于所述对比损失更新特征提取器的参数，让同源文本的特征向量相互靠近且不同源文本的特征向量相互远离，达到预设训练要求后获得训练后的特征提取器； 基于所述第一预设数量的有标签训练样本，对训练后的特征提取器和预获取的标签分类器进行训练，获得训练好的特征提取器和标签分类器。

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