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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于双图卷积网络的方面级情感分析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：CN115759116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211445352.9，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于双图卷积网络的方面级情感分析方法是由张春;周应华设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双图卷积网络的方面级情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于情感分析领域，具体涉及了一种基于双图卷积网络的方面级情感分析方法，包括：获取待分析文本的上下文和方面，将其转化为词向量嵌入表示，作为输入；利用双向长短期记忆网络对上下文和方面的词向量嵌入表示进行特征提取，获得上下文和方面的隐藏状态表示；得到上下文的隐藏状态后对其进行位置编码，再将其作为句法图卷积网络的初始输入，得到句法特征；同时结合引导向量对上下文和方面的隐藏状态进行编码，得到交互矩阵；将其作为语义图卷积网络的初始输入，得到语义特征；将句法特征和语义特征连接起来作为最终特征，预测情感极性。本发明提供的方面级情感分析方法，能够从语义和句法这两个方面来提高方面级情感分析的准确率。

本发明授权一种基于双图卷积网络的方面级情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双图卷积网络的方面级情感分析方法，其特征在于，包括：S1、获取待分析文本的上下文和方面，通过GloVe词向量模型分别将待分析文本的上下文和方面转化为词向量嵌入表示；S2、利用双向长短期记忆网络对上下文和方面词向量嵌入表示进行特征提取，得到上下文和方面的隐藏状态表示；S3、对上下文的隐藏状态表示进行位置编码，将编码后的上下文的隐藏状态表示输入句法图卷积网络，得到句法特征；S4、对上下文和方面的隐藏状态求平均值，得到引导向量，利用引导向量分别对上下文和方面的隐藏状态表示进行编码，得到融入方面的上下文表示和融入上下文的方面表示，根据融入方面的上下文表示和融入上下文的方面表示得到交互矩阵，将交互矩阵输入语义图卷积网络，得到语义特征；利用引导向量分别对上下文和方面的隐藏状态表示进行编码，得到融入方面的上下文表示和融入上下文的方面表示，包括：利用引导向量对方面的隐藏状态表示进行编码，得到融入方面的上下文表示： 其中，sc表示融入方面的上下文表示；αi表示注意力权重，va表示方面的引导向量，n表示上下文的长度，exp表示指数函数，score表示计算上下文的隐藏状态在上下文中重要性的得分函数，W表示权重矩阵，表示第j个词的隐藏状态；同理，利用引导向量对上下文的隐藏状态表示进行编码，得到融入上下文的方面表示sa；根据编码后的上下文和方面的隐藏状态表示得到交互矩阵，包括：Iij＝scsaT其中，Iij表示交互矩阵，sa为融入上下文的方面表示，T表示转置操作；将交互矩阵输入语义图卷积网络，得到语义特征； 从语义图卷积网络得到的语义特征表示为：其中，Hsem表示从语义图卷积网络得到的语义特征，表示当前图卷积网络的结果，n表示上下文的长度，l表示当前图卷积层，b表示偏执项，ReLU表示非线性函数，hj表示第j个token的隐藏状态；S5、屏蔽句法图卷积网络输出的句法特征和语义图卷积网络的输出的语义特征中非方面词的隐藏状态表示，通过平均池化操作得到最终的句法特征和语义特征，将最终的句法特征和语义特征连接起来作为最终特征，根据最终特征预测情感极性；屏蔽句法图卷积网络输出的句法特征和语义图卷积网络的输出的语义特征中非方面词的隐藏状态表示，通过平均池化操作得到最终的句法特征和语义特征，包括： 其中，和分别表示过滤掉非方面词并仅保留高级特定于方面的句法和语义特征，MeanPool表示平均池化操作，表示第i个方面词的语法特征，表示第i个方面词的语义特征，m为方面词的长度。

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