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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于注意力网络的社交媒体文本细粒度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：CN116756319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310749315.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于注意力网络的社交媒体文本细粒度情感分析方法是由惠孛;康昭;高辉;纪尹钦;赵思凡;程宇航设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力网络的社交媒体文本细粒度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注意力网络的社交媒体文本细粒度情感分析方法，涉及深度学习领域，本发明采用了一种嵌套注意力机制，通过计算上下文文本与方面词之间的双向注意力来提取语义特征，充分获取方面词与上下文之间的双向注意力权重，捕获二者之间的交互关系。同时还使用了一种增强特征提取网络，将Transformer的输出作为双向LSTM的输入，利用双向LSTM的网络结构，弥补Transformen中通过位置编码只有序列的绝对位置信息，而失去了相对位置信息的问题，使得网络有着更强大的特征提取能力，进而使得本方法可以充分理解文本的语义信息，正确的划分目标方面的情感表达范围，提高情感分析准确率。

本发明授权一种基于注意力网络的社交媒体文本细粒度情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力网络的社交媒体文本细粒度情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对目标句子进行方面词提取，并分别对目标句子和方面词进行词嵌入操作，对应得到目标句子向量和方面词向量； S2、对目标句子向量和方面词向量分别进行特征提取，分别得到目标句子的隐藏状态向量和方面词的隐藏状态向量； S3、通过注意力机制分别获取目标句子的隐藏状态向量到方面词的隐藏状态向量的注意力和方面词的隐藏状态向量到目标句子的隐藏状态向量的注意力；将方面词的隐藏状态向量和目标句子的隐藏状态向量分别与对应的注意力进行加权操作，得到两个加权结果； S4、将两个加权结果进行融合，得到分类特征；通过softmax对分类特征进行概率计算，得到方面词的情感极性，完成社交媒体文本细粒度情感分析； 步骤S3的具体方法包括以下子步骤： S3-1、根据公式： 获取目标句子的隐藏状态向量与方面词的隐藏状态向量的交互矩阵I； S3-2、根据公式： 分别获取方面词到目标句子的第j个注意力权重，以及目标句子到方面词的第i个注意力权重；其中表示交互矩阵I中第i行第j列的元素；表示以自然常数e为底的指数函数； S3-3、对方面词到目标句子的所有注意力权重进行平均，得到方面词级别的注意力权重；对目标句子到方面词的所有注意力权重进行平均，得到目标句子级别的注意力权重； S3-4、根据公式： 获取目标句子的隐藏状态向量到方面词的隐藏状态向量的注意力和方面词的隐藏状态向量到目标句子的隐藏状态向量的注意力；其中表示矩阵的转置； S3-5、根据公式： 获取目标句子对应的加权结果和方面词对应的加权结果。

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