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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利基于知识驱动多分类的情绪原因对提取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：CN115129818B 。

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：202210805075.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于知识驱动多分类的情绪原因对提取方法及系统是由宗林林;张靖琳;秦鑫;张宪超;徐博设计研发完成，并于2022-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识驱动多分类的情绪原因对提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识驱动多分类的情绪原因对提取方法及系统，本发明将数据集文档分词后，计算从句中每个词的情绪分数，相加得到从句的情绪分数。再通过长短期记忆人工神经网络学习文档上下文信息，结合位置嵌入学习和窗口搜索提取情绪‑原因对。本发明联合语义知识嵌入，位置信息学习和窗口搜索提高情绪‑原因对提取的准确率。缓解了标签不平衡等问题，在公开的数据集上有较好的效果。

本发明授权基于知识驱动多分类的情绪原因对提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识驱动多分类的情绪原因对提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1计算从句情绪分数：导入情绪词典，情绪词典中每个词汇赋予一个情绪分数；逐一读取每个文档，提取文档中每个从句的分词，与情绪词典中的词汇进行匹配并赋予对应的情绪分数，若词汇不存在于情绪词典中分数记为零，之后相加计算从句情绪分数并储存； S2文档语义嵌入学习：将从句中的分词替换为词向量，每个从句生成词嵌入矩阵；使用词汇级的双向长短时记忆网络学习从句间词汇的上下文信息；再加入注意力机制，每个从句生成句向量； 将得到的句向量输入特定语义类型的语句级的双向长短时记忆网络中，学习上下文，生成语义特定的句向量；所述语义特定的句向量包括情绪特定的句向量、原因特定的句向量、情绪原因特定的句向量和非情绪原因特定的句向量； S3从句情绪原因判断的联合学习分类：使用四个线性分类器区分步骤S2中不同种类的语义特定的从句向量，其中，在预测时将步骤S1得到的情绪分数也加入到各分类器中进行判断； S4基于图信息的位置嵌入： S4.1图的构建：计算数据集中所有文档从句数的最大值m，构建包含m个节点的不含边的无连通图，根据S3判断的情绪原因从句类型，按照情绪-原因对的位置建立边，并根据出现次数赋予边的权重； S4.2图信息传播和位置生成：使用GCN算法学习边的邻居信息，生成含有上下文的边句嵌入，加入图的入度和出度信息学习上下文生成最终的位置信息；所述图的入度和出度代表该位置下原因从句和情绪从句出现的概率； S5基于窗口的情绪-原因对提取：根据将文档中每句话作为候选从句，与文档中的从句拼接形成情绪-原因候选对；设置搜索窗口大小，对于一个候选从句只选搜索窗口范围内语句生成情绪-原因候选对，拼接位置信息联合S4.2判断的情绪-原因对概率。

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