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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于方面的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：CN116150367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310066627.6，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于方面的情感分析方法及系统是由赵国帅;罗一玲;陈强;钱学明设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于方面的情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于方面的情感分析方法及系统，首先进行数据准备及处理数据集；将处理好的数据集输入多任务学习模型进行特征提取；训练多任务学习模型，利用方面术语提取任务去辅助进行方面情感分类任务，并输出提取的方面术语和情感极性；多任务学习模型涉及两个典型的子任务，方面术语提取和方面极性分类，把方面术语提取任务作为一个辅助任务，辅助进行方面情感极性分类，以促进方面极性分类。并且利用多头注意力机制将依存关系序列与方面提取联系起来，使模型能够更多地关注与方面密切相关的词，大大增强了方面极性分类的性能。本发明可以应用在餐饮商品风景等评价的情感分析中，能够提供更准确更精细的情感预测服务。

本发明授权一种基于方面的情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于方面的情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对带有情感极性标注的数据进行预处理； S2、将步骤S1预处理后的数据输入面向情感分析的多任务学习模型中进行特征提取； S3、利用步骤S2提取的特征训练面向情感分析的多任务学习模型，得到训练好的多任务学习模型，利用方面术语提取任务辅助进行方面情感分类任务，并输出提取的方面术语和情感极性，完成情感分析，其中，训练好的多任务学习模型包括方面术语和方面情感极性两个输出，在方面术语任务中，用一个线性层分类得到每个词属于各类标签的概率；在方面情感极性任务中，拼接得到最终特征，用线性层进行分类，得到属于每个情感类别的概率； 每个词属于各类标签的概率和每个情感类别的概率分别计算如下： 其中，和是模型参数，是IOB标签集合，是模型参数，是情感类别集合； 训练好的多任务学习模型的损失函数为： 其中，为超参数，为方面情感分类任务的损失函数，为方面术语提取任务的损失函数。

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