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龙图腾网恭喜浪潮智慧科技有限公司;浪潮智慧科技(武汉)有限公司申请的专利一种基于深度学习的细粒度情感分析方法、系统、终端及介质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：CN119322985B 。

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：202411864173.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于深度学习的细粒度情感分析方法、系统、终端及介质是由孙铭序;王珂;于福勇;张再胜;周冬设计研发完成，并于2024-12-18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细粒度情感分析方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明属于情感分析领域，具体公开一种基于深度学习的细粒度情感分析方法、系统、终端及介质，将文本文件和情感标签文件提取到不同层次的初始文本语义信息；将图片文件提取到不同层次的初始图片语义信息；将相同层的初始文本语义信息和初始图片语义信息输入到一个跨模态上下文注意力网络中获得跨模态融合语义信息；将各层跨模态融合语义信息输入到判别器中，基于多标签交叉熵损失函数进行多标签分类实现细粒度情感分析模型训练；使用训练后的细粒度情感分析模型对待分析图片‑文本对进行细粒度情感分析。本发明实现细粒度情感分析，充分利用图片和文本之间的互补信息，提高分类准确性。

本发明授权一种基于深度学习的细粒度情感分析方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的细粒度情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，使用具有情感标签的图片-文本对对细粒度情感分析模型进行训练的步骤；（1.1）将文本文件和情感标签文件输入到初始文本语义信息提取模型中提取到不同层次的初始文本语义信息；（1.2）将图片文件输入到初始图片语义信息提取模型中提取到不同层次的初始图片语义信息；所提取初始文本语义信息和初始图片语义信息的层数相同；（1.3）将相同层的初始文本语义信息和初始图片语义信息输入到一个跨模态上下文注意力网络中获得跨模态融合语义信息；（1.3.1）预先构建跨模态上下文注意力网络，所构建的跨模态上下文注意力网络包括第一Transformer单元和第二Transformer单元，两个Transformer单元相互连通；（1.3.2）将初始文本语义信息输入第一Transformer单元获得中间文本语义信息，将中间文本语义信息作为第二Transformer单元的补充获得上下文文本语义信息；（1.3.3）将初始图片语义信息输入第二Transformer单元获得中间图片语义信息，将中间图片语义信息作为第一Transformer单元的补充获得上下文图片语义信息；（1.3.4）将上下文文本语义信息和上下文图片语义信息进行结合获得跨模态融合语义信息；（1.4）将各层跨模态融合语义信息输入到判别器中，基于多标签交叉熵损失函数进行多标签分类；步骤2，使用训练后的细粒度情感分析模型对待分析图片-文本对进行细粒度情感分析的步骤；（2.1）获取待分析图片-文本对；（2.2）将待分析图片-文本对输入到训练后的细粒度情感分析模型，获得情感分析结果。

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