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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于混合注意力和标签扩散的评论气候变化立场检测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：CN119646230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411736454.5，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权基于混合注意力和标签扩散的评论气候变化立场检测方法是由殷思怡;吴劲松;蔡楚钰设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合注意力和标签扩散的评论气候变化立场检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合注意力和标签扩散的评论气候变化立场检测方法，该方法对气候变化极端天气事件评论数据进行主题建模，并总结分类，获取各主题高频词构建气候变化信徒、否认者标签标记词库，利用标签扩散技术创建气候变化立场检测数据集；同时搭建气候变化立场检测模型，结合混合注意力机制和深度学习算法实现对媒体用户评论数据的气候变化立场检测，并对立场结果决策驱动因素进行可视化说明。该方法解决了气候变化领域细颗粒度立场检测数据集短缺以及信息特征加强提取的问题，有效地提高了该领域立场检测工作的效率，对公众关于气候变化的舆论情绪进一步的理解，有利于气候变化应对策略的制定和推广。

本发明授权基于混合注意力和标签扩散的评论气候变化立场检测方法在权利要求书中公布了：1.基于混合注意力和标签扩散的评论气候变化立场检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1气候变化极端天气事件子数据集创建：对于Reddit平台现有的气候变化相关评论数据集，进行数据预处理后，利用不同关键词对飓风、洪水、野火、干旱、寒热浪这五个极端天气事件分别创建极端天气事件子数据集； 2标签标记词库生成：对步骤1创建的每一个极端天气事件子数据集中的每条评论文本生成文本—主题向量，对五个极端天气事件子数据集总结主题，将总结主题分类为气候变化支持者和否认者立场主题，其中，对五个极端天气事件子数据集分别进行4至8个主题数量的主题建模，利用pyLDAvis确定最佳各极端天气事件子数据集的最佳主题数量；然后对所有极端天气事件子数据集收集到的主题进行总结分类，每类主题根据其高频词的气候变化立场倾向进行支持者或否认者立场区分，并收集相同立场主题高频词作为支持者、否认者标签标记库； 3标签扩散：自Reddit平台现有的气候变化相关评论数据集中随机选取63000条评论文本，数据预处理后经由步骤2生成的标签标记库对各评论文本进行标记，每条评论文本初始分数为0，单词出现在支持者标记词库分数表示为+1，否认者标记词库分数表示为-1，计算总分为最终结果，若大于0则标记该评论用户为支持者，小于0即否认者，等于0即中立，以构建气候变化立场检测数据集； 4搭建气候变化立场检测模型：立场检测模型由嵌入层、信息处理层、混合注意力层以及输出层构成，将步骤3中构建的气候变化立场检测数据集中的评论文本按照比例划分为训练集、验证集和测试集作为立场检测模型的输入，用训练集和验证集中的评论文本对立场检测模型进行训练，并采用训练后的立场检测模型来获得测试集中评论文本最终气候变化立场检测结果； 在混合注意力层，对文本表征向量进行线性变换处理，通过结合自注意力以及标签注意力的混合注意力机制，对训练过程中捕捉到的评论文本特征进行加强，并计算与预测标签相关的文本信息，以了解预测标签的决策因素； 5媒体用户气候变化立场结果分析：对测试集中各评论文本经步骤4生成的气候变化立场预测结果，进行决策权重可视化，同时将立场预测结果与对应文本经情感字典标注的情绪极性进行比较，通过比较结果查看细颗粒度立场检测效果。

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