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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法、装置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：CN120011864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510480934.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法、装置是由黄哲煌;陈咏希;莫毓昌;黄川波设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法、装置，涉及自然语言处理技术领域，该方法通过构建高质量的情感隐喻语料库，并结合先进的特征向量化技术，对文本数据进行深度处理；利用模糊多粒度知识抽取技术，精准提取关键特征，形成优化后的特征子集，从而有效去除冗余信息并提升特征选择的精确度；进一步通过匹配网络与协同演化推理机制，实现情感隐喻的动态识别与标注，能够同时输出隐喻标签和情感类别。旨在解决现有技术中情感隐喻识别精度不足、推理能力有限以及难以处理大规模文本数据中噪声和冗余信息的问题。

本发明授权基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识抽取和协同演化推理的情感隐喻识别方法，其特征在于，包括： 根据预设的公开语料数据，构建情感隐喻语料库，从所述情感隐喻语料库中划分得到训练语料集和测试语料集，并对训练语料集和测试语料集进行特征向量化处理，得到特征向量； 基于模糊多粒度知识抽取技术，对所述特征向量进行提取处理，提取出多粒度知识，得到原型模式向量和测试模式向量； 采用匹配网络对所述原型模式向量和测试模式向量进行构造处理，构造生成情感隐喻序参量； 将所述情感隐喻序参量输入至竞争网络中，进行动力学演化处理，得到感隐喻标注模式，基于感隐喻标注模式得到演化结果； 对演化结果进行标注，得到标注结果，并根据标注结果识别文本中的隐喻标签和情感类别，得到情感隐喻识别结果； 基于模糊多粒度知识抽取技术，对所述特征向量进行提取处理，提取出多粒度知识，得到原型模式向量和测试模式向量，具体为： 基于所述特征向量，得到特征子集，并根据纯度阈值p=1.0对特征子集进行粒球计算处理，对样本数据集U的每个粒球的纯度进行判断，当粒球的纯度未达到纯度阈值时，使用2均值聚类将其分割为2个子粒球，当所有粒球的纯度达到纯度阈值时，得到粒球列表，其中，l为粒球总个数，为第个粒球，C为特征集合； 计算样本x的模糊相似度：，其中，为第个粒球，，，为模糊相似度，，表示样本数据集U中的样本； 根据参数和粒球列表，构建一个分段函数形式的模糊邻域，样本x的粒球模糊邻域隶属度为：； 根据样本的决策D将样本数据集U划分为r个决策类集合，得到样本y的粒球模糊决策隶属度：，其中，表示集合的基数，为样本y的粒球模糊邻域，是模糊集合，包含了所有样本x及其对应的隶属度，为第k个决策类集合； 采用匹配网络对所述原型模式向量和测试模式向量进行构造处理，构造生成情感隐喻序参量，具体为：采用内积法构造反映原型模式向量和测试模式向量相似度的情感隐喻序参量，其中，d表示测试集中句子的数量； 动力学演化处理的数学表达式为：，其中，为注意参数，为自激励项，为自抑制项，为侧抑制项。

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