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龙图腾网恭喜华中师范大学申请的专利一种基于深度学习的情绪原因识别方法及系统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：CN114239565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202111445330.8，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于深度学习的情绪原因识别方法及系统是由何婷婷;范瑞;王逾凡;章哲铭;洪婕;戴汝峰;阿布都乃比江·库尔班设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的情绪原因识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的情绪原因识别方法及系统，首先，将一段文本D中的情绪de与这段文本中的任意语句组合构成新的文本数据Dcp；然后用新的文本数据Dcp训练情绪原因识别模型PECR‑BERT，所述的情绪原因识别模型PECR‑BERT包括基于Transformer的双向编码表示器BERT模型和两个全连接神经网络层；最后用训练后的情绪原因识别模型PECR‑BERT识别文本中情绪de对应的原因语句dc。本发明能够有效地识别文本中情绪语句对应的原因语句，这些信息不仅能够为政府提供决策参考，预防公众负面情绪传播，还可以为用户提供更加个性化的服务，提升商品的用户体验，具有很大的价值与研究意义。

本发明授权一种基于深度学习的情绪原因识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的情绪原因识别方法，其特征在于：首先，将一段文本D中的情绪de与这段文本中的任意语句组合构成新的文本数据Dcp；然后用新的文本数据Dcp训练情绪原因识别模型PECR-BERT，所述的情绪原因识别模型PECR-BERT包括基于Transformer的双向编码表示器BERT模型和两个全连接神经网络层；最后用训练后的情绪原因识别模型PECR-BERT识别文本中情绪de对应的原因语句dc；将一段文本D中的情绪语句de与这段文本中的任意语句组合构成新的文本Dcp，包括对每个文本数据进行以下处理，一段文本数据D＝{d1，d2，…，di，…，dn}，di表示文本中的第i个语句，i＝1,2，…，n，文本中预先标记有情绪语句de，在情绪语句de的一定距离内选择任意语句dj，作为de对应的待判断的原因语句，其中|j-e|≤r，0≤r≤n-1，e、j表示文本中语句的位置序号，r表示情绪语句de与语句dj之间的最大相对距离，通过在de前后一定距离内选择dj的方式构建得到文本Dcp＝{de，dj，d1，d2，…，di，…，dn}，其中，r-e≤j≤r+e，1≤j≤n；用文本Dcp训练情绪原因识别模型PECR-BERT，实现方式如下，1对文本Dcp处理得到输入文本I＝[[CLS]，de，[SEP]，[CLS]，dj，[SEP]，d1，d2，…，di，…，dn]，其中，[CLS]为结果判断标志符，第一个[CLS]用来判断语句dj是否为情绪语句de对应的原因语句，第二个[CLS]用来判断语句dj是否为原因语句，[SEP]为段落分隔标志符，分别用来分隔情绪语句de、待判断语句dj和整个文本段落；使用BERT模型提供的词表对输入文本，进行分词，分词后的序列长度为M+2，然后使用词嵌入技术得到对应的词向量序列表示输入文本，中的两个[CLS]标志符对应的词向量，xm表示第m个词的词向量，m＝1,2，…M；将序列X输入到BERT模型中，通过计算得到每个词的特征表示分别表示两个[CLS]标志符对应的输出，hi表示xi对应的输出；2通过第二个[CLS]标志符对应的输出预测dj是否为原因语句，实现过程如下， 其中Wc是一个矩阵，代表是全连接神经网络层的可训练参数，sigmoid表示激活函数，将一个数值映射到0，1，使用带sigmoid激活函数的全连接网络层计算，得到语句dj是原因语句的分数yc，若yc≥0.5，语句dj是原因语句；3获得情绪语句de与语句dj之间的相对距离se，j，使用词嵌入处理将常数相对距离se，j映射到特征向量pe，j，将第一个[CLS]标志符对应的输出与相对距离特征向量pe，j拼接，然后计算语句dj是情绪语句de对应的原因语句的分数，具体实现过程如下，ycp＝sigmoidWcp[hcls1，pe，j]其中Wcp是一个矩阵，代表是全连接神经网络层的可训练参数，sigmoid表示激活函数，通过全连接层和sigmoid激活函数计算，得到语句dj是情绪语句de对应的原因语句的分数ycp，若ycp≥0.5，语句dj为情绪语句de对应的原因语句。

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