桂林电子科技大学秦兴国获国家专利权
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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析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：CN118747219B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410851594.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法是由秦兴国;赵生平;陈金龙;吕伟斌;田运瑶;李俊;钱长娜;周娅设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法，涉及文本情感分析技术领域。包括：S1、数据获取步骤；S2、数据预处理步骤；S3、词性确定步骤；S4、文本编码步骤；S5、池化层优化步骤；S6、对比学习网络步骤。本发明结合了对比学习和深度学习网络模型，借鉴传统情感词典的情感分析思想，针对网络中文文本序列情感分析场景，提出了针对中文文本序列的对比学习与深度学习融合的情感分析方法，是一种可迁移和高效的对比学习中文文本情感分析方法。
本发明授权一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的深度学习中文句子文本情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据获取步骤：获取中文文本序列； S2、数据预处理步骤：对S1中得到的中文文本序列进行分词，得到分词后的情感词集合，包括：形容词、动词和副词； S3、情感色彩确定步骤：在情感词典中查询S2中得到的分词后情感词集合，标注带有情感极性的情感词； S4、文本编码步骤：将S3中得到的标注好的带有情感极性的情感词典匹配信息与原始文本进行结合，对结合后的文本进行编码； S5、池化层优化步骤：构建池化输出层的分类器为二分类的BERT深度学习框架，使用交叉熵损失函数对BERT深度学习框架进行训练； S6、对比学习网络步骤：将池化层的输出与预测器的多层感知器输入相连接，预测器的输出结果与S5中的池化层输出结果进行对比学习，设置损失函数为欧式距离，训练epoch。
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