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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种中文文本情感分类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：CN119721050B 。

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：202411915340.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种中文文本情感分类方法及装置是由叶武剑;杨泽朋;刘怡俊设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中文文本情感分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中文文本情感分类方法及装置，用于解决现有的中文文本情感分类方法导致分类效果不佳的技术问题。本发明包括获取待检测中文文本，并基于预置文本处理工具，对待检测中文文本进行预处理，输出目标文本；基于目标文本，确定多个文本张量；基于预训练词向量，采用基于脉冲循环的初始特征提取网络对各文本张量进行脉冲编码分类，生成中文文本情感分类结果。

本发明授权一种中文文本情感分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种中文文本情感分类方法，其特征在于，包括： 获取待检测中文文本，并基于预置文本处理工具，对所述待检测中文文本进行预处理，输出目标文本； 基于所述目标文本，确定多个文本张量； 基于预训练词向量，采用基于脉冲循环的初始特征提取网络对各所述文本张量进行脉冲编码分类，生成中文文本情感分类结果； 所述基于预训练词向量，采用基于脉冲循环的初始特征提取网络对各所述文本张量进行脉冲编码分类，生成中文文本情感分类结果，包括： 采用预训练词向量对所述基于脉冲循环的初始特征提取网络中的初始嵌入模块的网络参数进行更新，确定基于脉冲循环的目标特征提取网络； 将各所述文本张量输入至所述基于脉冲循环的目标特征提取网络；所述基于脉冲循环的目标特征提取网络包括目标嵌入模块、目标脉冲循环神经模型和目标输出层； 采用所述目标嵌入模块分别对各所述文本张量进行特征嵌入，输出各所述文本张量对应的嵌入低精度向量； 通过所述目标脉冲循环神经模型分别对各所述嵌入低精度向量进行深度特征挖掘，输出各所述嵌入低精度向量对应的目标脉冲； 通过所述目标输出层对各所述目标脉冲进行累加，生成中文文本情感分类结果； 所述目标脉冲循环神经模型包括第一全连接层、第一泄露点火神经元层、第二全连接层和第二泄露点火神经元层；所述通过所述目标脉冲循环神经模型分别对各所述嵌入低精度向量进行深度特征挖掘，输出各所述嵌入低精度向量对应的目标脉冲，包括： 将各所述嵌入低精度向量分别与各所述嵌入低精度向量对应的历史时刻的隐藏层脉冲输出进行拼接，生成各所述嵌入低精度向量对应的拼接向量； 分别将各所述拼接向量作为第一全连接层的输入，输出各所述拼接向量对应的第一全连接低精度向量； 采用第一泄露点火神经元层分别对各所述第一全连接低精度向量进行脉冲筛选激发，输出各所述第一全连接低精度向量对应的当前时刻的隐藏层脉冲输出； 分别将各所述当前时刻的隐藏层脉冲输出作为第二全连接层的输入，输出各所述当前时刻的隐藏层脉冲输出对应的第二全连接低精度向量； 通过第二泄露点火神经元层分别对各所述第二全连接低精度向量进行脉冲筛选激发，生成各所述第二全连接低精度向量对应的目标脉冲。

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