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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于情感提示微调的情感文本生成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：CN115858736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211710150.2，技术领域涉及：G06F40/274；该发明授权一种基于情感提示微调的情感文本生成方法是由何克晶;古钊东设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于情感提示微调的情感文本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于情感提示微调的情感文本生成方法，所述方法包括以下步骤：S1、利用NRC情感强度词典和自回归预训练语言模型的嵌入层构建连续的不同情感类别的情感提示；S2、冻结原有的自回归预训练语言模型参数，使用情感提示微调进行模型训练，把情感因素融入到语言模型中；S3、在使用情感提示微调后，对模型生成的每一步解码阶段使用情感解码方法，进一步增强生成文本的情感表达。本发明不但能够在有限的硬件资源上充分利用最先进的大型预训练语言模型进行情感文本生成，而且生成的文本情感更加丰富，更加接近真实的情感文本。

本发明授权一种基于情感提示微调的情感文本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于情感提示微调的情感文本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用NRC情感强度词典和自回归预训练语言模型的嵌入层构建连续的不同情感类别的情感提示语，具体包括以下步骤： 对NRC情感强度词典D进行常用词筛选，剔除非常用词并按照情感强度的大小降序排序，得到新的情感强度词典Dnew； 假设情感提示的长度为H，按照不同情感类别，从情感强度词典Dnew中选择前n个词组成提示语，得到离散的情感提示； 将不同情感类别的离散情感提示输入到预设的自回归预训练语言模型的嵌入层，得到对应情感类别的连续情感提示Pr； S2、冻结原有的自回归预训练语言模型参数，使用情感提示语训练自回归预训练语言模型，把情感因素融入到自回归预训练语言模型中，即只对情感参数进行梯度更新，把情感因素融入到语言模型中，具体包括以下步骤： 把连续情感提示Pr语作为可调参数θPr融入到自回归预训练语言模型的生成概率函数，得到自回归预训练语言模型的情感文本生成概率函数；在情感语料库上进行训练，冻结原有模型参数，只对额外的可调参数θPr进行梯度更新； S3、在使用情感提示语训练后，对自回归预训练语言模型生成的每一步解码阶段进行情感解码，进一步增强生成文本的情感表达，具体包括以下步骤： 获取经过步骤S1和步骤S2得到的情感软提示Prtuned； 获取经过情感文本生成概率函数得到的单词候选集合； 计算单词候选集合中每个单词和情感软提示的最大余弦距离，获取情感相似度； 把情感相似度和情感文本生成概率函数输入到预设的情感词生成概率公式，得到每个单词的生成概率，取最大概率词为下一个生成词。

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