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龙图腾网获悉北京大学(青岛)计算社会科学研究院申请的专利基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统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：CN117112790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311123144.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统是由赵师漫;陈薇;王腾蛟设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统，属于信息技术领域，针对低资源环境方面语义学习不充分的情况，首先从社交媒体采集文本数据，利用元学习设置构建元测试任务和元训练任务。通过大规模语言模型从数据集中提取特征向量，然后构建原型并计算查询样本的语义增强对比损失。利用多头注意力机制生成情感特征向量，并构建交叉熵损失函数。结合两个损失函数进行模型训练，最后预测目标方面的情感极性。本发明在元学习范式中增强方面语义感知能力，提高小样本文本情感分类的准确率，提升目标方面的情感极性判定效果。

本发明授权基于方面语义增强的文本情感分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于方面语义增强的文本情感分类方法，包括以下步骤： 从社会化媒体平台收集用户生成的文本数据并进行预处理； 进行元学习N-wayK-shot设置，根据预处理的文本数据构建源域和目标域，在源域构建元训练任务，在目标域构建元测试任务，并为每个元训练任务和元测试任务分别构建支持集和查询集； 利用大规模语言模型从支持集中提取方面语义感知的支持样本特征向量，并从查询集中提取每个方面类别的专用查询特征向量； 在源域的元训练任务中进行方面类别检测的辅助模块训练和方面情感判定的主模块训练； 针对辅助模块，根据支持集中每个方面类别的所有支持样本特征向量，构建每个方面类别的原型；然后计算每个方面类别的原型与其相应的专用查询特征向量之间的余弦距离相似度，根据该余弦距离相似度构建查询样本的语义增强对比损失函数； 针对主模块，根据目标方面类别的专用查询特征向量与查询样本的特征向量，利用多头注意力机制生成情感特征向量；将情感特征向量经过两层线性层进行方面情感判定，构建交叉熵损失函数； 由语义增强对比损失函数和交叉熵损失函数构成总损失函数；在源域上多次采样元训练任务，以减小总损失为目标，对辅助模块和主模块进行多次训练优化，并在目标域的元测试任务中测试辅助模块和主模块的训练结果； 利用已训练好的辅助模块和主模块，直接预测查询样本的目标方面类别的情感极性，并输出预测结果。

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北京大学(青岛)计算社会科学研究院，其通讯地址为：266555 山东省青岛市黄岛区唐岛湾漓江西路877号；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”。

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