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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于常识推理的文本情绪深层原因识别方法及装置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：CN119179754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311867525.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于常识推理的文本情绪深层原因识别方法及装置是由余建兴;郭秋彤;林妙培;甘梦娇;印鉴设计研发完成，并于2023-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于常识推理的文本情绪深层原因识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于常识推理的文本情绪深层原因识别方法及装置，先识别文中的潜在情感子句和潜在原因子句，构建相应的情感子句图和原因子句图；然后，检索出与这些子句相关的情感和因果常识来扩展图结构，得到两个图神经网络分别表征情感和原因图的上下文语义以及常识知识；并利用交互注意力机制找出相关度最大的情感‑原因组合子句对，进一步解码出具有较强因果关系的深层原因与对应的情感。由于充分刻画文本语法结构并融合相关的外部常识，本发明能更好地解码出深层的情感原因，实现对文本表面情感原因事件背后潜在的深层情感原因挖掘，有效提升了情感原因推断的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于常识推理的文本情绪深层原因识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于常识推理的文本情绪深层原因识别方法，其特征在于，包括： S1、首先对文本中的句子提取出潜在情感子句和潜在原因子句，再通过将子句作为节点，子句间的依存关系作为边，分别构建情感子句图和原因子句图；对于情感子句图和原因子句图中的每个节点，先检索出常识，将检索出的常识通过新增为对应节点的邻接知识节点来扩展原图，得到扩展后的情感子句图和原因子句图； 当为一个子句生成常识知识时，将该子句替换占位符，由此作为提示输入GPT大模型，通过采样可得到该子句的一组常识描述；考虑到这些描述可能含有噪音，通过点互信息PMI来过滤，点互信息PMI可以计算子句的向量表征和每个描述k之间的相关性，参考公式1， 由于和k都是句子，使用PrLM来估计概率，并使用子句作为条件来计算常识描述与子句之间的互信息： PMI衡量了子句和知识之间的依存关系，相关性越大，PMI值越大；即当PMI分数为正数，则两者之间存在积极相关；当PMI为零，则没有关联；当PMI为负数，则子句与知识之间可能是相互矛盾的；通过只保留PMI分数为正的知识，并将其扩展为相应子句节点的邻接知识节点； S2、对于扩展后的情感子句图和原因子句图，通过多层的图注意力层的计算更新了节点，在计算过程中为节点表征融入了子句上下文的信息以及其对应外部常识知识的信息，得到更新后的情感子句图和原因子句图； S3、对更新后的情感子句图和原因子句图，先筛选出各自用于组合配对的节点，然后将筛选出的情感子句图的节点与原因子句图的节点进行配对，得到多个候选情感-原因组合；在得到一个候选情感-原因组合后，将该候选组合的情感子句图节点与原因子句图节点在图结构中的隐层向量表示进行拼接，得到该候选组合的联合表示向量；接着对候选情感-原因组合进行多头注意力交互计算，计算得出的相关度最高的情感-原因向量组合；对相关度最高的情感-原因向量组合对向量进行解码，获得深层情感原因。

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