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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于文本图表征的隐式情感分析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：CN117056513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311024879.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于文本图表征的隐式情感分析方法是由李嘉伟;张顺香;汪雨晴;段文杰;李书羽;周若彤设计研发完成，并于2023-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本图表征的隐式情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本图表征的隐式情感分析方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：S1：对文本预处理，再采用预训练词嵌入模型对目标句及其上下文编码，得到词嵌入表示；S2：针对文本中的单词，使用外部知识库匹配常识实体并通过实体嵌入方法得到实体嵌入表示；S3：将上下文和外部知识对目标句的语义补充关系建模为文本图，S1所得词嵌入和S2所得实体嵌入作为图中节点的初始化；S4：通过图注意力网络在S3所得文本图中传递语义信息；S5：利用READOUT操作得到文本图表征，经过全连接层结合softmax计算情感概率分布。本发明旨在用文本图建模目标句与上下文以及外部知识的关系，从词级别补充文本语义，提高隐式情感分析准确率，为舆情分析等领域提供技术支持。

本发明授权一种基于文本图表征的隐式情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本图表征的隐式情感分析方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：采集文本并对文本进行预处理，包括文本降噪、分词以及词嵌入； 步骤2：针对步骤1所得词集，利用外部知识库匹配对应的知识实体，再通过OpenKE工具得到知识实体的实体嵌入表示； 步骤3：将序列文本转换为以词为节点的文本图，词对应的知识实体作为拓展节点与词节点链接，步骤1和步骤2所得词嵌入和实体嵌入作为文本图中节点的初始化； 步骤4：针对步骤3所得文本图，利用图注意力网络在节点间传播语义信息，得到语义丰富后的文本图； 步骤5：针对步骤4更新后的文本图，利用READOUT操作得到文本图表征，经全连接层映射到情感空间，通过softmax得到最终情感倾向； 步骤4包括： 采用图注意力网络在所得文本图中传播节点语义信息，更新图中节点，更新过程包括： 步骤4.1：节点贡献程度计算；在汇聚时为当前节点的每个相邻节点分配一个注意力权值，再通过归一化操作得到每个相邻节点对当前节点的贡献程度，计算过程如下： eij＝αLeakyReLUW·[hi||hj],j∈Ni1 其中h表示图中节点，Ni表示与节点hi相邻的节点集合，LeakyReLU·是非线性激活函数，α·操作是将高维向量映射为一个实数.eij是相邻两个节点的注意力权值，αij是使用softmax·操作得到hi的邻居节点hj的贡献程度，W是共享参数； 步骤4.2：节点更新；根据相邻节点的贡献程度和相邻节点的语义信息，通过一个可学习的多头注意力机制得到更新后的节点，计算过程如下： 其中Wk是多头注意力参数，K是注意力头数，||是向量拼接操作,σ·是非线性激活函数，hj是与当前节点相邻的节点，αij是hj的贡献程度； 步骤4.3：全图更新；应用步骤4.1和步骤4.2到图中所有节点，得到更新后的文本图G'＝{V',E}，其中V'是更新后的节点，E是稀疏矩阵存储的边信息。

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