武汉大学沈志东获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种神经网络模型的文本分布对抗训练方法及装置、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：CN115658893B 。
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：202211279288.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种神经网络模型的文本分布对抗训练方法及装置、情感分析方法是由沈志东;岳恒宪设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种神经网络模型的文本分布对抗训练方法及装置、情感分析方法在说明书摘要公布了：为了解决情感分析模型可能会受到对抗攻击的问题，通过训练数据集中每个样本的对抗分布，来对模型进行对抗训练从而得到一个鲁棒的神经网络模型。本发明公开了一种神经网络模型的文本分布对抗训练方法，采取对抗训练的方法，通过求每个样本的对抗分布，从而探索在整个对抗空间中的对抗样本来训练神经网络模型，提升其鲁棒性。
本发明授权一种神经网络模型的文本分布对抗训练方法及装置、情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的文本分布对抗训练方法，其特征在于，包括： S1：获取训练数据集； S2：构建情感分析模型，情感分析模型包括词嵌入模型和双向循环神经网络，词嵌入模型用于根据输入的词得到词嵌入，双向循环神经网络对词嵌入构成的特征序列进一步编码得到序列信息，并得到序列信息的情感分析结果； S3：对构建的情感分析模型进行基于文本的对抗分布训练，具体包括：读取训练数据集中的样本，每个样本由一条评论及其对应的标签组成，训练过程中，加入损失函数，将一个批量的样本输入，然后对每一个样本进行分布预测，每一个样本的分布为高斯分布，高斯分布的平均值为，方差为，在每一个样本的词嵌入向量上加上一个初始化后的噪声，对其进行预测，将预测的结果和标签进行对比，并根据对比结果对噪声进行优化，得到样本的对抗分布；将每一个得到对抗分布的样本输入到情感分析模型中进行训练，对模型参数进行调整，得到训练好的情感分析模型； 其中，样本的对抗分布利用变分推断估计得到，具体为： 选择学习一个映射，其中表示一个分布函数，表示维度，表示目标分布，映射以条件方式定义每个输入的对抗性分布，而不是学习每个数据的分布参数，通过一个条件发生器网络来实例化，它以一个自然例子为输入，并输出参数。
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