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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于自动构建提示学习映射器的方面类别检测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：CN117194660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311152334.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于自动构建提示学习映射器的方面类别检测方法是由相艳;秦园;郭军军;黄于欣;线岩团设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自动构建提示学习映射器的方面类别检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于自动构建提示学习映射器的方面类别检测方法，属于方面级情感分析领域。本发明包括步骤：首先利用类别词的语义扩展句和特定于任务的模板组成提示，以获取预训练语言模型词表中所有单词的被预测概率；然后设计一种自动过滤机制，在词表中搜索最合适的提示词组成各类别词的提示词集；在类别预测过程中，由映射器verbalizer将提示词映射到最终的类别标签上。本发明在国际语义评测竞赛semeval中的餐厅Restaurant数据集和亚马逊Amazon数据集的三个不同领域靴子、键盘、电视上进行了实验，结果表明本发明的性能相比其他基模型获得了明显提高。

本发明授权基于自动构建提示学习映射器的方面类别检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自动构建提示学习映射器的方面类别检测方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、利用类别词的语义扩展句和特定于任务的模板组成提示，以获取预训练语言模型词表中所有token的被预测概率； Step2、通过设计一种自动过滤机制，在词表中搜索最合适的提示词组成各类别词的提示词集； Step3、在类别预测过程中，由映射器将提示词映射到最终的类别标签上； 所述步骤Step2中，提出了一种自动过滤机制来改进映射器，自动过滤机制具体为：为概率矩阵P中的每个概率pji设置一个指示值bji；该指示值表示标记i与特定类别j的相关性，指示值为1表示该token对于相应类别非常重要，而指示值为0表示相反，最初，将所有指示值设置为1，形成指示矩阵C表示类别个数，D表示预训练语言模型词表的大小；通过词性、类别语义相关性和类别特异性三个方面来细化指示矩阵得到最终的指示矩阵，以更好地捕获与方面类别相关的提示词，最后映射器最终每个类别的提示词集由该类别下最终的指示矩阵中指示值为1的对应的token组成； 所述通过词性、类别语义相关性和类别特异性三个方面来细化指示矩阵得到最终的指示矩阵的具体步骤如下： Step2.1、对词表V进行“去噪”，即通过词性标注方法过滤掉无实义词，首先使用nltk包中的pos_tag方法定义词表V中匹配名词、动词、形容词的token集合为{pos}，然后调整指示矩阵B中对应的元素值，通过公式1得到指示矩阵Bpos，Bpos中的第j行第i列的元素值计算式如下所示： 其中，bji为概率矩阵P中的每个概率pji设置的一个指示值，vi表示词表中的第i个词； Step2.2、根据类别语义相关性进一步修改指示矩阵Bpos中的元素值，得到指示矩阵Bsem，Bsem中的第j行第i列的元素值计算式如下所示： 其中MAX_M.表示向量中第M大的概率值，表示给定类别的概率分布向量； Step2.3、根据类别特异性调整矩阵Bpos中的元素值，得到更新后的指标矩阵Bspe，Bspe中的第j行第i列的元素值计算式如下所示： 其中α是阈值，表示超过该阈值的词具有类别特异性； Step2.4、最后，细化后的最终的指示矩阵B′为： 其中°代表两个矩阵的hadamard乘积。

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