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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于细粒度的文本情感抽取方法及相关产品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：CN115204180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210815895.9，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于细粒度的文本情感抽取方法及相关产品是由夏书银;陈涛;戴大伟;王国胤设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细粒度的文本情感抽取方法及相关产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细粒度的文本情感抽取方法及相关产品，涉及自然语言处理技术领域，包括以下步骤：基于字粒度对输入文本进行语义特征提取并获得第一语义向量，基于词粒度对输入文本进行语义特征提取并获得第二语义向量；将第一语义向量与第二语义向量采用拼接的方式进行叠加，获得深层次语义表征；利用降维线性层和非线性函数对深层次语义表征进行特征提取，获的方面特征和观点特征；构建双向二维矩阵，对方面特征和观点特征进行情感依赖解析，获得字级别的情感依赖信息；将字级别的情感依赖信息与方面特征及观点特征结合，得到跨度级别的情感依赖信息。本发明能深度挖掘出文本的深层次语义信息，同时有效解决元素重叠的问题。

本发明授权一种基于细粒度的文本情感抽取方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度的文本情感抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于字粒度对输入文本进行语义特征提取并获得第一语义向量，基于词粒度对输入文本进行语义特征提取并获得第二语义向量； 将所述第一语义向量与第二语义向量采用拼接的方式进行叠加，获得深层次语义表征； 利用降维线性层和非线性函数对所述深层次语义表征进行特征提取，获的方面特征和观点特征； 构建双向二维矩阵，对所述方面特征和观点特征进行情感依赖解析，获得字级别的情感依赖信息； 具体包括如下过程： 将所述输入文本中的所有字进行配对，形成基于方面推导观点的二维矩阵，其中，该二维矩阵的横轴代表观点，竖轴代表方面，当该二维矩阵解析到观点特征-方面特征对之间的情感依赖时，在一个观点的最后一个特征词坐标和一个方面的最后一个特征词坐标上填充对应的情况极性； 将所述输入文本中的所有字进行配对，形成基于观点推导方面的二维矩阵，其中，该二维矩阵的横轴代表方面，竖轴代表观点，当该二维矩阵解析到方面特征-观点特征对之间的情感依赖时，在一个方面的最后一个特征词坐标和一个观点的最后一个特征词的坐标上填充对应的情况极性； 将所述字级别的情感依赖信息与所述方面特征及所述观点特征结合，得到跨度级别的情感依赖信息。

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