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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VAE和Attention的主题增强文本情感分类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：CN116204644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310221855.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于VAE和Attention的主题增强文本情感分类方法是由刘洪涛;叶嘉奇;张斌弛设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VAE和Attention的主题增强文本情感分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于VAE和Attention的主题增强文本情感分类方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：S1：将预处理后的文本数据转化为词向量；S2：使用变分自编码器VAE重建BoW输入来学习潜在主题和关键字；S3：通过CNN‑Bi‑LSTM提取句子特征信息；S4：利用注意力机制Attention计算CNN‑Bi‑LSTM层最后一个时序输出的向量与潜在主题向量的权重进行加权求和作为特征向量，再进行softmax分类。

本发明授权一种基于VAE和Attention的主题增强文本情感分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VAE和Attention的主题增强文本情感分类方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：将预处理后的文本数据转化为词向量； S2：使用变分自编码器VAE重建BoW输入来学习潜在主题和关键字； S3：通过CNN-Bi-LSTM提取句子特征信息； S4：利用注意力机制Attention计算CNN-Bi-LSTM层最后一个时序输出的向量与潜在主题向量的权重进行加权求和作为特征向量，再进行softmax分类； 步骤S2所述的VAE由一个编码器和一个解码器组成，其中： 编码器的输入是句子的词袋特征，给定句子，L代表句子长度，每一个词向量被表示为一个BoW特征，V表示词汇量大小； 解码器通过变分推理来近似后验分布Z，并利用前馈神经网络将Z重构为： = 其中是的内核； M跟随每个主题t=0,……T进行规范化： 其中，通过词汇表上的关键字分布来表示第t个主题； 模型学习：通过最大化特征边际对数似然的变分下限来学习VAE的参数： 其中和分别是编码器和解码器的参数，以及KL-发散项确保接近先验分布pZ，pZ是一个标准正态分布； 编码器由多个非线性隐藏层组成，将转化为先验参数和： 定义潜在变量，是从采样的高斯噪音变量，，T是主题编号，通过softmax函数进行归一化； 对编码器采用KL成本退火和断字，以削弱自回归解码器并退火KL散度项。

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