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龙图腾网获悉南京邮电大学;江苏未来网络集团有限公司;中通服咨询设计研究院有限公司申请的专利一种社交评论情绪可解释识别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：CN119761360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411648011.0，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种社交评论情绪可解释识别方法及系统是由王攀;周冠丞;叶迎春;汪立鹤设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交评论情绪可解释识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社交评论情绪可解释识别方法及系统，采集社交评论数据并处理；使用支持向量机SVM算法对预处理后的数据集进行训练，得到训练好的SVM模型；在SVM模型训练完成后获取支持向量并查看，识别出对于情绪判断的关键特征词，并构建动态关键特征词库；建立双分支组合网络DCN，用于根据识别出的关键特征词进行社交媒体短评论的情感分析，实现单词级和句子级的可解释性。本发明通过关联模型输出与特征词及关键词词序，揭示情绪识别的逻辑和依据，从而提升模型的可信度和透明度。

本发明授权一种社交评论情绪可解释识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社交评论情绪可解释识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，采集社交评论数据并处理； 步骤2，使用支持向量机SVM算法对预处理后的数据集进行训练，得到训练好的SVM模型； 步骤3，在SVM模型训练完成后获取支持向量并查看，识别出对于情绪判断的关键特征词； 步骤4，建立双分支组合网络DCN，用于根据识别出的关键特征词进行社交媒体短评论的情感分析，实现单词级和句子级的可解释性； 所述双分支组合网络DCN包括关键词特征提取网络KWFEN、关键词顺序特征网络KWOFEN、特征融合单元以及情绪分析单元；所述关键词特征提取网络KWFEN用于根据识别出的关键特征词提取语句中的特征词信息进而得到句子关键词特征；所述关键词顺序特征网络KWOFEN用于通过注意力机制获得评论语句中特征词的嵌入以及其位置嵌入，进而得到句子关键词顺序特征；所述特征融合单元用于句子关键词特征和句子关键词顺序特征进行融合得到融合特征向量；所述情绪分析单元用于根据融合特征向量进行分析确定该句子所带情绪是正面情感还是负面情感； 关键词顺序特征网络KWOFEN通过注意力机制获得评论语句中特征词的嵌入以及其位置嵌入，进而得到句子关键词顺序特征的方法： 首先对语句进行分词，然后针对不同的特征词计算其位置编码，在计算位置编码时，将基本的正弦-余弦位置编码与时间衰减项及卷积项结合起来，分层组合计算位置编码： 其中，表示第j个词的位置编码，i是位置嵌入维度的索引，为可调参数，是嵌入维度的大小，为卷积核权重，为偏置项，*表示卷积操作； 再通过注意力机制模块提取词向量及位置编码后的矩阵的重要特征实现对关键词词序的特征提取；注意力机制模块用于发现词嵌入和位置嵌入矩阵之间的关系，进而表达出关键词间是否具有固定的句式： 其中和分别是两个神经网络通过词嵌入及位置嵌入学习到的隐藏向量； 计算每一个和得到注意力权重矩阵； 其中，表示注意力权重矩阵第i行第j列元素，、分别为第h个头的特征词和位置嵌入的线性变换矩阵，表示注意力头数，为位置嵌入的维度，是偏置项。

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