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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利基于注意力机制和胶囊网络的方面级情感分类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：CN117251775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202311090699.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于注意力机制和胶囊网络的方面级情感分类方法是由费蓉;白雪茹;邱原;李爱民;刘雅君;赵珂洁;杨璐设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制和胶囊网络的方面级情感分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于注意力机制和胶囊网络的方面级情感分类方法，将评论文本输入预设BERT编码器中，获取上下文和方面词对应的词向量；将上下文和方面词对应的词向量分别输入预设门控单元和长短时记忆网络，得到上下文和方面词对应的隐藏状态向量；将上下文和方面词对应的隐藏状态向量输入注意力编码层，得到上下文和方面词的语义信息编码；将语义信息编码进行压缩得到上下文和方面词对应的初级特征胶囊；利用路由机制更新上下文和方面词对应的初级特征胶囊参数，得到融合方面词的上下文特征新表示；基于特征新表示得到方面词的情感分类结果。本发明充分挖掘上下文和方面词语义信息，提高了上下文与方面词之间的交互性，进而提高了情感分析精度。

本发明授权基于注意力机制和胶囊网络的方面级情感分类方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制和胶囊网络的方面级情感分类方法，其特征在于， S1：将预处理后的评论文本输入预设BERT编码器中，以获取评论文本中上下文和方面词对应的词向量； S2：将上下文和方面词对应的词向量分别输入预设门控单元和长短时记忆网络，得到上下文和方面词对应的隐藏状态向量；具体如下： 将所述上下文对应的词向量w＝{w,w,w,…,w}输入预设门循环单元GRU中，通过所述预设门循环单元得到上下文对应的隐藏状态向量的过程如下： ＝σW·[ht-1,X]1 ＝σW·[ht-1,X]2 h′＝tanhW·[r*ht-1,X]3 ＝1-Z*ht-1+Z*h′4 其中，W表示重置门权重矩阵，ht-1表示预设门循环单元的上一层输出结果，X表示预设门循环单元当前层的输入，r表示重置门系数，表示当前层预期输出结果，W表示更新门权重矩阵，H表示经预设门循环单元处理得到的上下文隐藏状态向量，σ表示激活函数Sigmoid，[]表示连接操作； 将所述方面词对应的词向量A＝{a,a,a,…,a}输入预设双向长短期记忆神经网络，通过所述预设双向长短期记忆神经网络得到方面词对应的隐藏状态向量的过程如下： 其中，m表示方面词对应的词向量的维度，LSTMR表示预设长短期记忆神经网络的正向更新过程，LSTML表示长短期记忆神经网络的反向更新过程，Ht表示方面词对应的隐藏状态向量； S3：将上下文和方面词对应的隐藏状态向量输入注意力编码层，得到上下文和方面词的语义信息编码； S4：将语义信息编码进行压缩得到上下文和方面词对应的初级特征胶囊； S5：利用动态路由机制更新上下文和方面词对应的初级特征胶囊参数，得到高级分类胶囊，即融合方面词的上下文特征新向量； S6：基于特征新向量得到方面词的情感分类结果。

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