哈尔滨理工大学康兰兰获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种基于问答式的双重注意力机制情感原因提取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：CN116108166B 。
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：202211239444.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于问答式的双重注意力机制情感原因提取方法是由康兰兰;王健;刘皓晨设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于问答式的双重注意力机制情感原因提取方法在说明书摘要公布了：一种基于问答式的双重注意力机制情感原因提取方法，本发明涉及文本分类技术。用于解决面向文本情感分析任务中无法准确提取文本中情感产生的潜在原因的问题。情感原因提取能够用于舆情分析和顾客评价分析，对于政府服务社会和企业改进产品都具有重要意义。然而，由于网络短文本缺乏规范性，且其中的情感信息受人物所处场景影响较大，使得准确提取情感背后的原因变得十分困难。本发明提出了基于问答式的双重注意力机制情感原因提取方法。实验表明，该方法可以有效地提升情感原因提取准确率，准确提取出冗余短文本中的产生情感背后的原因。本发明主要应用于灵活、缺乏规范性的网络短文本的情感原因提取。
本发明授权一种基于问答式的双重注意力机制情感原因提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于问答式的双重注意力机制情感原因提取方法，包含如下步骤： S1、处理数据集，将问题建模成问答式三元组D，Q，A，在文本D中找到问句Q的答案A，D表示候选原因子句，Q表示情感子句，A表示原因子句，通过词嵌入模型获取共享词嵌入矩阵； S2、搭建网络结构； S21、通过词嵌入矩阵获取子句所有词的词向量； S22、使用双向LSTM分别编码文本和问句，获取包含上下文信息的文本和问句的语义表示； S23、编码后的文本和问句进行点积计算，获得一个匹配矩阵M； S24、在矩阵列上获取每一列的注意力权重α，表示问句词对文本每一个词的关注程度； S25、在矩阵行上获取每一行的注意力权重β，表示文本词对问句每一个词的关注程度，形成一个问题级别的注意力分布； S26、最终通过α和β的点积运算，区分不同注意力α的重要性，更有效的把他们结合起来，而不是使用朴素的加和或者平均融合成最后的注意力； S3、训练模型，提取情感原因子句。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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