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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种方面级情感分类方法、装置及设备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：CN116484285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310517683.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种方面级情感分类方法、装置及设备是由任萍;梁慧杰;蒋天奇设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种方面级情感分类方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种方面级情感分类方法、装置及设备。该方案可以包括：利用BERT模型接收目标业务处的待分类文本数据，输出第一特征向量数据；所述待分类文本数据是根据目标业务处的目标语句以及方面词生成的；利用双向长短期记忆网络模型接收所述第一特征向量数据后，输出第二特征向量数据；利用胶囊网络模型，对所述第二特征向量数据进行聚类分析处理，得到第三特征向量数据；利用输出层，根据所述第三特征向量数据进行分类处理，得到与方面词对应的情感分类结果。基于本发明的方案，可以在训练样本较少的情况下，提高方面级情感分类模型的分类准确率。

本发明授权一种方面级情感分类方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种方面级情感分类方法，其特征在于，所述方法使用了方面级情感分类模型，所述方面级情感分类模型包括：BERT模型、双向长短期记忆网络模型、胶囊网络模型、输出层；其中，所述BERT模型与所述双向长短期记忆网络模型连接，所述双向长短期记忆网络模型与所述胶囊网络模型连接，所述胶囊网络模型与所述输出层连接；所述方法包括： 利用所述BERT模型接收目标业务处的待分类文本数据，输出第一特征向量数据；所述待分类文本数据是根据目标业务处的目标语句以及方面词生成的；所述第一特征向量数据用于反映所述待分类文本数据中各词的位置特征以及局部语义特征； 利用所述双向长短期记忆网络模型接收所述第一特征向量数据后，输出第二特征向量数据；所述第二特征向量数据用于反映所述待分类文本数据的上下文语义特征； 利用所述胶囊网络模型，对所述第二特征向量数据进行聚类分析处理，得到第三特征向量数据； 利用所述输出层，根据所述第三特征向量数据进行分类处理，得到与所述方面词对应的情感分类结果； 所述利用所述BERT模型接收目标业务处的待分类文本数据，输出第一特征向量数据之前，还包括： 获取所述目标业务处的所述目标语句以及所述方面词； 根据所述方面词，为所述目标语句匹配相应的构造句； 对所述构造句、所述目标语句以及所述方面词进行数据处理，得到所述目标业务处的待分类文本数据； 所述根据所述方面词，为所述目标语句匹配相应的构造句，具体包括： 根据所述方面词，确定出所述方面词所属的方面词类别； 根据所述方面词类别，从预先设置的构造句集合中，确定出与所述方面词类别对应的构造句； 将所述确定出的与所述方面词类别对应的构造句匹配给所述目标语句。

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