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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利基于低资源跨域扩散反事实数据增强的情感分析方法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：CN119476300B 。

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：202411539550.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于低资源跨域扩散反事实数据增强的情感分析方法是由李洋;辛旦成设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低资源跨域扩散反事实数据增强的情感分析方法在说明书摘要公布了：基于低资源跨域扩散反事实数据增强的情感分析方法，本发明用于人工智能、自然语言处理、文本生成技术领域，涉及文本情感分类方法。本发明为了解决目前的情感分析方法由于模型本身在域内内数据训练而不能很好处理的域外数据的问题。过程为：建立CDA2模型；原始目标领域样本生成层将源领域的带情感标签的训练集中样本和目标领域的未标记情感标签的测试集中样本生成原始目标领域引导样本；反事实目标领域样本生成层用于将源领域的带情感标签的训练集和生成的原始目标领域引导样本集以样本对的形式输入扩散模型，扩散模型生成合格的反事实目标领域样本集；目标域样本数据分类层对目标领域的未标记情感标签的测试集进行情感分类。

本发明授权基于低资源跨域扩散反事实数据增强的情感分析方法在权利要求书中公布了：1.基于低资源跨域扩散反事实数据增强的情感分析方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、获取情感数据集内的样本数据； 情感数据集内的样本数据均为带情感标签数据； 情感数据集内的样本数据所带情感标签种类不同； 情感数据集内的样本数据分为训练集和测试集； 训练集和测试集来自不同的领域； 测试集情感标签对于模型不可见； 训练集和测试集包括样本w和情感s； 所述样本数据为文本数据； 所述情感标签种类为积极或消极； 所述领域为厨房或书籍； 步骤二、建立CDA2模型； CDA2模型包括：原始目标领域样本生成层、反事实目标领域样本生成层、目标域样本数据分类层； 原始目标领域样本生成层在掩码机制下通过领域破坏和领域重建的方式，将源领域的带情感标签的训练集中样本ws和目标领域的未标记情感标签的测试集中样本wt生成原始目标领域引导样本wr； 反事实目标领域样本生成层用于将源领域的带情感标签的训练集Ds和生成的原始目标领域引导样本集Dr以样本对的形式输入扩散模型，扩散模型生成合格的反事实目标领域样本集DC； 所述目标领域的未标记情感标签的测试集Dt由目标领域的未标记情感标签的测试集中样本wt组成； 所述反事实目标领域样本集DC由反事实目标领域样本集中样本wc组成； 所述原始目标领域引导样本集Dr由原始目标领域引导样本集中样本wr组成； 目标域样本数据分类层用于分别采用以情感为标签和以领域为标签的样本训练Bert分类模型，用训练好的Bert分类模型对目标领域的未标记情感标签的测试集Dt进行情感分类。

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”。

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