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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利基于双向MRC和双跨度的方面情感三元组抽取方法与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：CN119783659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510251904.X，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权基于双向MRC和双跨度的方面情感三元组抽取方法与系统是由尹伊纯;吴方君设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向MRC和双跨度的方面情感三元组抽取方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于双向MRC和双跨度的方面情感三元组抽取方法与系统，该方法包括：利用屏蔽上下文结合构建规则进行词性图构建以及句法依赖图构建，利用门机制进行融合，生成双跨度候选集；对双跨度候选集进行预测计算，选取最高的预测分数为意见项和方面项；对屏蔽上下文的语义表示进行方面项或意见项的检测，获取检测标志；利用多头注意力对方面项跨度的表示、意见项跨度的表示和被屏蔽的上下文依次进行融合，以获取情感极性；利用判别模型通过双向推理方法对方面项和意见项进行查询，得到方面项遍历完成的三元组集合意见项遍历完成的三元组集。本发明通过双向推理方法缓解了模型效果对第一个抽取出来的方面项的依赖。

本发明授权基于双向MRC和双跨度的方面情感三元组抽取方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双向MRC和双跨度的方面情感三元组抽取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、利用BERT模型对固定查询和屏蔽上下文进行编码，获得屏蔽上下文的语义表示；步骤2、利用屏蔽上下文的语义表示进行图构建，得到词性图和句法依赖图，对词性图和句法依赖图进行表征，获得词性特征和句法依赖；步骤3、利用基于注意力模块的词性图注意网络和句法依赖图注意网络分别对词性图和句法依赖图进行学习，得到词性关系特征和句法依赖特征；步骤4、利用门机制结合词性关系特征和句法依赖特征对词性特征和句法特征进行融合，生成双跨度候选集；步骤5、对双跨度候选集进行预测计算，得到计算的预测分数，对计算的预测分数进行跨度选取，得到候选跨度；基于计算的预测分数，从候选跨度中选择获得最高预测分数的跨度作为方面项；步骤6、基于计算的预测分数，从候选跨度中选择获得最高预测分数的跨度作为意见项；步骤7、对屏蔽上下文的语义表示进行方面项或意见项的检测，获取检测标志；其中，检测标志包括方面项检测标志和意见项检测标志；步骤8、利用多头注意力对方面项跨度的表示、意见项跨度的表示和被屏蔽的上下文依次进行融合，以获取情感极性；利用判别模型通过双向推理方法对方面项和意见项进行查询，构成方面项三元组和意见项的三元组，分别对方面项三元组和意见项的三元组进行集合添加，得到方面项遍历完成的三元组集合意见项遍历完成的三元组集。

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