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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利情绪原因语句对预测模型训练方法、预测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：CN120316262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510435017.8，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权情绪原因语句对预测模型训练方法、预测方法及设备是由尚煜茗;谢鸿雁;张熙;郭三川设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本情绪原因语句对预测模型训练方法、预测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供情绪原因语句对预测模型训练方法、预测方法及设备，训练方法包括：根据各个文本数据各自对应的情绪分类标签和各个情绪分类标签各自对应的提示模板，自适应选择各个文本数据的提示模板以分别提取各个文本数据的掩码样本数据；文本数据包含有情绪词所在的情绪语句和多个非情绪语句，各个非情绪语句中的至少一个为情绪词对应的原因语句；基于各个掩码样本数据训练分类器以将该分类器训练为用于预测文本数据的情绪原因语句对的情绪原因语句对预测模型。本申请能够显性学习文本中情绪与原因之间的关系，并能够提高提示模板的多样性，能够提高情绪原因语句对预测模型训练过程的自适应性、有效性及可靠性，进而能够提高模型的鲁棒性和泛化性。

本发明授权情绪原因语句对预测模型训练方法、预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种情绪原因语句对预测模型训练方法，其特征在于，包括： 根据各个文本数据各自对应的情绪分类标签以及各个所述情绪分类标签各自对应的提示模板，自适应选择各个文本数据各自对应的所述提示模板以分别提取各个所述文本数据各自对应的掩码样本数据；其中，所述文本数据中包含有情绪词所在的情绪语句和多个非情绪语句，且各个所述非情绪语句中的至少一个为所述情绪词对应的原因语句； 基于各个所述掩码样本数据训练分类器，以将该分类器训练为用于预测文本数据的情绪原因语句对的情绪原因语句对预测模型，其中，所述情绪原因语句对用于表示文本数据中的情绪语句与原因语句之间的对应关系；所述分类器包括掩码语言模型、贝叶斯网络和多层感知机，且该掩码语言模型的输出端连接所述贝叶斯网络的输入端，所述贝叶斯网络的输出端连接所述多层感知机的输入端； 相对应的，所述基于各个所述掩码样本数据训练分类器，以将该分类器训练为用于预测文本数据的情绪原因语句对的情绪原因语句对预测模型，包括： 基于所述掩码语言模型分别对各个所述掩码样本数据各自的情绪掩码语句、原因判定结果掩码语句和关系掩码语句进行特征向量提取，以得到各个所述掩码样本数据各自对应的所述情绪掩码语句对应的情绪特征向量、所述原因判定结果掩码语句对应的原因特征向量和所述关系掩码语句对应的关系特征向量； 采用各个所述掩码样本数据各自的所述情绪特征向量、所述原因特征向量和所述关系特征向量对所述贝叶斯网络和所述多层感知机进行多个轮次的迭代，并在每个迭代轮次中，将各个所述文本数据各自对应的情绪原因语句对分别作为各个所述文本数据各自对应的所述掩码样本数据的标签，根据所述掩码样本数据的所述标签计算所述多层感知机输出的该掩码样本数据对应的情绪原因语句对预测结果数据的损失，并基于该损失优化所述多层感知机。

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