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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法及设备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：CN115730067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211430454.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法及设备是由郭旭博;纪明宇;何鑫;周佳伟;张亚设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法及设备在说明书摘要公布了：基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法及设备，涉及一种情感分类方法及设备。为了解决目前的情感分类模型会忽略颜文字对文本的影响，容易导致分类结果与作者的情感产生偏差的问题。本发明提取短文本中的颜文字，根据人体运动学模型将颜文字划分并进行颜文字的匹配提取，使用全连接特征提取网络训练，获取颜文字词典映射向量，并与位置数量信息特征向量进行拼接得到颜文字特征向量；获得短文本中文本信息对应的文字文本向量，与颜文字特征向量进行融合得到融合特征，利用自注意力机制对融合特征向量进行优化，然后送入情感分类模型进行情感分离，情感分类模型为由简单神经单元SRU构成的双向的简单循环神经网络BiSRU。

本发明授权基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.基于短文本与复杂语义符号的多通道情感分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取短文本中的颜文字，根据人体运动学模型将颜文字划分并进行颜文字的匹配提取，对颜文字中每一个字符进行唯一的ID编码映射，将颜文字映射为固定长度的向量；然后使用全连接特征获取颜文字词典映射向量表示，全连接特征提取网络中首先经过一个MLP网络，MLP网络包含至少两层全连接层，将最后两层全连接层分别记为第一层全连接层和第二层全连接层；第二层全连接层之后设置有一个Softmax层；根据预测标签分布的效果，选择第一层全连接层的权重参数W1作为待缩放的特征向量，然后利用当前颜文字的情感缩放系数调整W1得到颜文字词典映射向量V； 利用由颜文字的第一个字符在短文本的索引位置、颜文字的最后一个字符在短文本中的索引位置和颜文字在短文本中的出现次数组成的位置数量信息特征向量T与颜文字词典映射向量V进行拼接，得到颜文字特征向量； 获得短文本中文本信息对应的文字文本向量，并与颜文字特征向量进行融合得到融合特征； 利用自注意力机制对融合特征向量进行优化，然后送入情感分类模型进行情感分离； 所述的情感分类模型为由简单神经单元SRU构成的双向的简单循环神经网络BiSRU。

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东北林业大学，其通讯地址为：150040 黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26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”。