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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种融合对比学习和领域对齐策略的跨领域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：CN119597919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411660227.9，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种融合对比学习和领域对齐策略的跨领域情感分析方法是由夏鸿斌;俞睿设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合对比学习和领域对齐策略的跨领域情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，具体指一种融合对比学习和领域对齐策略的跨领域情感分析方法，包括：将源域、目标域文本输入模型编码器得到源域、目标域文本特征后，经模型解码器输出各文本特征对应生成标签；基于对比学习、领域对抗网络及KL散度调整机制，构建对比损失、领域对抗网络损失及正则化项损失；通过最小化第一损失函数训练模型，得到伪标签预测模型；将源域、目标域标签输入伪标签预测模型编码器得到源域、目标域标签特征后，经伪标签预测模型解码器输出各标签特征对应增强文本；根据图匹配原理，构建节点匹配、结构匹配损失；通过最小化第二损失函数训练伪标签预测模型，得到增强文本生成模型。本发明提高了跨领域情感分析效果。

本发明授权一种融合对比学习和领域对齐策略的跨领域情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种融合对比学习和领域对齐策略的跨领域情感分析方法，其特征在于，包括： 将源领域文本数据集、目标领域文本数据集，输入至T5模型的编码器中，得到源领域文本特征表示集、目标领域文本特征表示集，并构建文本特征空间；以减小源领域中文本特征之间的距离，增加源领域与目标领域中文本特征之间的距离为优化目标，构建对比损失函数，通过最小化对比损失函数，得到优化后的文本特征空间；构建特征提取损失函数； 将优化后的文本特征空间中的各个文本特征表示输入至领域判别器中，输出各个文本特征表示的领域生成概率分布；基于各个文本特征表示的领域生成概率分布与领域真实概率分布，构建领域判别器损失函数；根据特征提取损失函数与领域判别器损失函数，构建领域对抗网络损失函数；基于源领域概率分布与目标领域概率分布之间的KL散度，构建正则化项损失函数； 将优化后的文本特征空间中的各个文本特征表示输入至T5模型的解码器中，输出各个文本特征表示对应文本的生成标签；基于源领域各个文本对应的生成标签与真实标签，构建标签损失函数； 将领域对抗网络损失函数、正则化项损失函数和标签损失函数进行加权求和，得到第一损失函数；通过最小化第一损失函数训练T5模型，得到训练好的T5模型作为伪标签预测T5模型，用于根据目标领域文本数据集，生成目标领域文本数据集对应的伪标签数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市通沙路898号南楼七层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。