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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析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：CN114443844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210054262.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析方法及系统是由陈洁;宋楠;赵姝;张燕平设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析方法和系统，通过用户的历史评论的情感极性分布以及社交关系计算用户的情感倾向分值；以用户的情感倾向分值作为用户的属性信息，用户与用户之间的社交关系为边信息构建用户社交关系网络；提取用户情感倾向特征表示；提取评论文本的特征表示；通过联合策略融合评论文本特征和评论对应的用户情感倾向特征得到评论联合特征表示，构建逻辑回归模型对社交网络评论文本的情感极性进行预测分析。本发明结合了用户心理干预因素，在技术上把用户情感倾向特征和文本特征相融合得到特征增强的联合特征用于社交网络文本情感分析，相比传统的仅基于文本特征的情感分析方法有更高的精确度。

本发明授权融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合用户情感倾向的社交网络评论文本情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、首先根据联合国人口基金会定义青少年的年龄范围为14-25岁的原则，将社交网络用户数据集根据用户个人资料的年龄信息划分14-25岁为青少年用户，再将他们各自对应的评论文本数据集分为训练样本和测试样本，然后统计各个用户评论的星级分类作为情感分类信息，再统计用户之间的社交关系信息，计算出各个用户的情感倾向分值；具体过程为：统计社交网络用户的评论，根据其星级将评论分为消极评论和积极评论，假设每个用户有p个积极评论和n个消极评论，再统计数据集中用户的社交关系，统计其数量为f，其情感倾向分值计算公式为： 其中，N是用户的数量，是第i个用户的社交关系数量，是第i个用户积极评论的数量，是第i个用户的消极评论数量，si代表第i个用户的情感倾向分值； S2、用计算的出的所有用户的情感倾向分值si组成集合s＝{s1,s2,…,sN}，集合s作为用户的属性信息；统计用户i和用户j社交关系，有社交关系的组成组合[i,j]，最终用户之间构建一个E×2的代表用户与用户的社交关系矩阵A，E是边的总数量， S3、利用图注意力网络模型GAT提取矩阵A中的用户情感倾向特征 其中，hj为第j个用户的初始节点向量，αij是用户i和用户j之间的注意力值，用户j是用户i的邻居，K为K个注意力头；采用tanh激活函数，得到的hii即为第i个用户的情感倾向特征，维度为 S4、利用Transformers模型对评论文本进行编码得到评论文本特征； S5、将用户情感倾向特征和评论文本特征通过联合策略得到每个评论的联合特征，再构建逻辑回归模型，用训练样本的评论联合特征进行模型的参数训练，再对测试样本进行情感极性预测分析。

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