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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法、设备及介质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：CN119646221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411712126.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法、设备及介质是由韩宇弦设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法、设备及介质，通过将待处理文本输入训练后的方面级情感分析模型进行分析，得到待处理文本对应的情感极性分类结果；方面级情感分析模型包括输入模块、注意力模块、用于上一级输出的特征进行掩码并聚合的图卷积模块、用于对聚合后的特征进行加权的自适应权重模块、输出模块；与现有技术相比，通过在方面级情感分析模型中设置图卷积模块通过对提取的特征进行掩码处理后再聚合上下文节点的信息，能够更加关注对情感分析有贡献的关键部分；设置自适应权重模块，将图卷积模块的输出再经过注意力权重的分配，更好地赋予网络以自适应的能力，从而优化输出结果，进而提高情感分类的准确性。

本发明授权一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的方面级情感分析方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取待处理文本； 步骤2，将所述待处理文本输入训练后的方面级情感分析模型进行分析，得到所述待处理文本对应的情感极性分类结果； 方面级情感分析模型包括用于将输入的文本进行转换的输入模块、用于特征提取的注意力模块、用于对上一级输出的特征进行掩码并聚合的图卷积模块、用于对聚合后的特征进行加权的自适应权重模块、用于输出情感极性分类结果的输出模块； 所述输入模块的输入端为所述方面级情感分析模型的输入端； 所述输入模块的输出端与所述注意力模块的输入端连接； 所述注意力模块的输出端与所述图卷积模块的输入端、所述自适应权重模块的第一输入端连接； 所述图卷积模块的第一输出端与所述自适应权重模块的第二输入端连接； 所述图卷积模块的第二输出端、所述自适应权重模块的输出端均与所述输出模块的输入端连接； 所述输出模块的输出端为所述方面级情感分析模型的输出端； 其中，将所述待处理文本输入训练后的方面级情感分析模型进行分析之前，还包括： 对所述待处理文本进行预处理，得到预处理后的文本； 将所述预处理后的文本输入训练后的方面级情感分析模型进行分析； 所述输入模块包括转换单元、增强单元、编码单元； 通过所述转换单元将所述预处理后的文本转换为多个词嵌入向量； 通过所述增强单元将所有词嵌入向量与引入的位置嵌入向量、词性嵌入向量进行结合，得到多个增强向量； 通过所述编码单元对所有增强向量进行编码，生成隐藏状态矩阵，所述隐藏状态矩阵包括多个词向量； 通过所述增强单元将所有词嵌入向量与引入的位置嵌入向量、词性嵌入向量进行结合，得到多个增强向量的表达式为： Ei＝Concatenatexi,pi,ti 其中，Ei表示第i个增强向量，xi表示第i个词嵌入向量，pi表示第i个位置嵌入向量，ti表示第i个词性嵌入向量，Concatenate·表示连接函数。

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