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龙图腾网获悉四川乐为科技有限公司;西华大学申请的专利一种基于外部常识知识和深度学习的用户立场检测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：CN115146165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202210795845.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于外部常识知识和深度学习的用户立场检测方法是由苏方红;程飞;杜亚军;贾鹏设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于外部常识知识和深度学习的用户立场检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于外部常识知识和深度学习的用户立场检测方法，包括，步骤1：根据用户在社交网络中发送的推文，提出用户立场定义；步骤2：社交网络用户数据预处理；步骤3：使用外部常识知识提取情感信息；步骤4：主题信息提取；步骤5：邻居文本信息提取；步骤6：用户历史信息的注意力机制。本发明设置一个互补门机制来更好的获取外部常识知识所提取到的情感信息向量，并且通过不同的情绪特征训练不同的基分类器，再利用局部融合策略得到了具有全局视图的元分类器。通过基于准确率的加权投票方案将元分类器的输出进行集成，对社交网络中的情绪角色进行了识别，在对情绪角色的识别上更具有效性。

本发明授权一种基于外部常识知识和深度学习的用户立场检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于外部常识知识和深度学习的用户立场检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据用户在社交网络中发送的推文，提出用户立场定义； 步骤2：社交网络用户数据预处理； 步骤3：使用外部常识知识提取情感信息；为了帮助过滤上一个时间步的信息到下一个时间步，用常识知识补充原始文本信息；通过扩展Bi-LSTM并将外部常识融合到Bi-LSTM中，将其用CK-BiLSTM表示； 步骤4：主题信息提取；假设x表示一个文档且文档中含有若干词语，z表示一个文档中的主题集合，θ表示整个语料库中所有主题的主题分布集合，τ表示所有主题中词语分布的集合，γ表示主题z的词语分布，则LDA模型总体上表示为一个联合条件概率分布，如下面公式所示： px,z,θ,τ|α,β＝pτ|βpθ|αpz|θpx|γ9 其中，α表示模型的超参数，是指主题分布的先验分布偏好；β表示模型超参数，是指词语分布的先验分布偏好； 用户立场检测文本中由多条评论短文本组成且含有多种潜在主题；用户i发送的历史推文中的潜在主题设定为z，采用LDA主题模型来构建主题的特征表示，并通过吉布斯采样进行参数估计；则推文ti,n对应的主题分布的估计为： 其中，M表示文档对应主题的计数矩阵，表示文档ti,n中若干个词分配给主题j的总次数，dt表示文档中的主题数量，α表示主题分布的先验分布特性，主要通过判断α大小来识别推文中主题数量的多少，α的值越大表示推文中的主题数量就越多，反之，α的值越小表示推文中的主题数量就越少；通过参数估计得到用户i的主题概率向量得到的主题向量表示为z； 步骤5：邻居文本信息提取； 获取用户邻居信息的主要方法是通过上一步中已经获取到的主题信息来匹配用户邻居信息；同时，在获取用户邻居信息时，模型按照时间顺序获取信息； 步骤6：用户历史信息的注意力机制；当用户发布推文时，他们在关注感兴趣话题的同时也会更加关注用户邻居发布的内容。

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