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龙图腾网恭喜唐山师范学院申请的专利一种评价网络言论社会责任感的模型及其创建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：CN112052677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202010933551.9，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种评价网络言论社会责任感的模型及其创建方法是由梁春雨设计研发完成，并于2020-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种评价网络言论社会责任感的模型及其创建方法在说明书摘要公布了：一种评价网络言论社会责任感的模型，所述模型是利用双重筛选方法获得的大量正负向样本参与LSTM神经网络训练构建的数学模型。这种社会责任感评级模型及其构建方法，应用方便，模型通过输入言论，得到该言论的社会责任感指数，通过指数判断社会责任感强度；本模型能够快速完成对大量言论做出较为准确的社会责任感评价，在监控网络舆情、网络言论管理等应用上具有较强实用性。

本发明授权一种评价网络言论社会责任感的模型及其创建方法在权利要求书中公布了：1.一种评价网络言论社会责任感的模型创建方法，所述模型利用双重筛选方法获得的大量正负向样本参与LSTM神经网络训练构建的数学模型；所述的正负向样本包括正向文本和负向文本；所述的正向文本和负向文本为非人工标记文本，是通过公开网络分别抓取具有强烈的社会责任感的言论和没有明显的社会责任感的言论后，再进行二次筛选获得的样本；正向文本和负向文本包括初始正、负向文本和最终正、负向文本；初始正向文本和初始负向文本经全连接神经网络训练得到初始评价模型，根据初始评价模型判断后，选取初始正向文本的前50%和初始负向文本的后50%构成最终正向文本和最终负向文本，再作为最终样本进行LSTM神经网络训练，得到最终社会责任感评价模型；其特征在于，构建方法包括以下步骤：S1、分别选取相同数量的正、负向文本数据作为初始正负向文本，使用全连接神经网络构建初始评价模型；S2、将得到的初始评价模型应用于初始正负向文本进行社会责任指数预测，预测指数越高则社会责任感越强；初始评价模型的输入是将初始正、负向文本数据使用结巴分词系统在精确模式下进行分词处理，将分词后的结果与预训练的密集词向量集合进行匹配，得到样本数据词向量矩阵；初始评价模型的输入层包括两层全连接神经网络，采用ReLU激活函数，神经元个数分别为256，32，在每一层后加入值为0.3的Dropout层，初始正、负向文本的标签值分别设为1、0；输出层由两个神经元组成，初始评价模型的输出为社会责任指数，具体为0~1之间的小数；S3、根据预测结果，分别选取初始正向文本前50%的言论和初始负向文本后50%的言论作为最终正、负向文本；S4、将得到的最终正、负向文本使用LSTM神经网络进行训练；构建最终模型；最终模型的输入是对最终正、负向文本进行分词、匹配词向量操作后的词向量矩阵，最终模型使用LSTM神经网络进行训练，隐含层为两层，分别为256个神经元的LSTM神经网络层和64个神经元的全连接神经网络层，输出层由两个神经元组成。

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