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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利评论文本的情感智能分类方法、装置、电子设备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：CN115309864B 。

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：202210961855.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权评论文本的情感智能分类方法、装置、电子设备及介质是由舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本评论文本的情感智能分类方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能决策领域，揭露一种评论文本的情感智能分类方法，包括：分析评论文本的评价对象类别，提取评价对象类别的评论维度信息；对评论文本进行分词处理，得到文本分词；将评论维度信息和文本分词转换为维度词向量和文本词向量；计算文本词向量的注意力得分，将注意力得分与文本词向量进行融合，得到文本融合词向量；计算文本融合词向量和维度词向量的向量内积矩阵，标记向量内积矩阵中内积向量的向量权重；将向量权重与文本融合词向量进行重融合，得到目标融合词向量，对目标融合词向量进行池化处理，得到池化融合词向量；计算所述池化融合词向量的文本类别概率，以确定评论文本的文本情感类别。本发明可以提高评论文本情感分类的准确性。

本发明授权评论文本的情感智能分类方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种评论文本的情感智能分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取评论文本，分析所述评论文本的评价对象类别，并提取所述评价对象类别对应的评论维度信息；利用预设分词工具，对所述评论文本进行分词处理，得到文本分词；分别将所述评论维度信息和所述文本分词转换为维度词向量和文本词向量；利用训练好的文本情感分类模型中的注意力机制计算所述文本词向量的注意力得分，并将所述注意力得分与所述文本词向量进行融合，得到文本融合词向量；利用训练好的文本情感分类模型中的转换层计算所述文本融合词向量和所述维度词向量的向量内积矩阵，并标记所述向量内积矩阵中每个内积向量的向量权重；将所述向量权重与所述文本融合词向量进行重融合，得到目标融合词向量，利用训练好的文本情感分类模型中的池化层对所述目标融合词向量进行池化处理，得到池化融合词向量；利用训练好的文本情感分类模型中的多层感知机计算所述池化融合词向量的文本类别概率，根据所述文本类别概率，利用所述训练好的文本情感分类模型中的输出层，确定所述评论文本的文本情感类别；其中，所述分析所述评论文本的评价对象类别，包括：抽取所述评论文本的原始特征词；提取所述原始特征词中的特征对象词，将所述特征对象词转换为特征类别词；从所述原始特征词中筛选出符合预设条件的分类特征词；根据所述特征类别词和所述分类特征词，确定所述评论文本的评价对象类别；所述利用训练好的文本情感分类模型中的注意力机制计算所述文本词向量的注意力得分，包括：利用所述注意力机制中的向量矩阵创建所述文本词向量对应的维度向量；利用所述注意力机制中的点积函数计算所述维度向量的向量权重，将所述向量权重作为所述文本词向量的注意力得分。

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