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龙图腾网恭喜大连大学申请的专利一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别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：CN114065848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202111313024.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法是由车超;单咏雪;魏小鹏设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法，提出了结合预训练情感嵌入和语义嵌入的深度学习模型。模型将方面级情感分类问题转化为句子对分类问题，在中文评论的字级别上微调BERT模型，在词级别上利用对抗性学习方法和双层双向LSTM编码器模块训练情感特征向量，并通过线性加权和多头自注意力机制将得到的情感信息与BERT最后几层的语义信息动态地结合起来，从而得到特定方面类别的语义和情感信息，并进行准确地情感分类。本申请结合中文患者评论的特点，不仅为患者提供了丰富的决策信息，还使得一些比较重视绩效而弱化了医德和能力的医生对自己的工作有所改进，为线上医疗质量和医生服务水平的提高提供重要保障。

本发明授权一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法，其特征在于，具体包括：步骤1：在患者对医生的评论数据中标注方面级别情感标签和对应的情感极性；步骤2：对标注后的评论数据进行预处理，然后按照训练集、验证集、测试集进行划分；步骤3：将预处理后的评论数据进行分词处理后送入预训练情感嵌入模块中，所述预训练情感嵌入模块得到的向量再送到双层双向LSTM模型中进行预先训练，根据全连接层学到的分布式特征表示在中文词级别上提取评论句的情感嵌入；步骤4：对预处理后的评论数据进行扩展，使用BERT模型将句子中的每个中文字符映射到向量空间，用来在中文字符级别上提取评论句的语义嵌入；步骤5：将所述情感嵌入和所述语义嵌入进行集成，利用线性加权和多头自注意力机制获得最终的情感和语义特征表示，并将该表示送入softmax层进行训练分类，得到评论句中涉及的方面类别和对应的情感极性。

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大连大学，其通讯地址为：116622 辽宁省大连市经济技术开发区学府大街10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”。