买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利自注意力路由胶囊网络的方面级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：CN117251525B 。

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：202310605959.7，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法是由陈建峡;刘畅;肖亮;王天赐;刘琦设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法，生成训练集和测试集，通过预训练的Glove模型对句子和对应的实体进行词向量化；计算实体的增强表示；通过预训练的BERTEncoder模型对实体的增强表示和实体的词向量进行编码，获得上下文表示和实体表示；计算上下文胶囊的实体相关权重；将得到的上下文胶囊作为第一层分类胶囊层中的各个分类胶囊，相邻层的分类胶囊层之间经过自注意力路由层连接，最后一层分类胶囊输出最终的情感标签分类结果。本发明通过位置偏差权重构建了实体的增强表示，限制实体和上下文之间的相关信息；可以更多地关注特定的实体特征。

本发明授权自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法在权利要求书中公布了：1.基于自注意力路由胶囊网络的方面级情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、选取基准数据集，对基准数据集进行预处理并生成训练集和测试集，训练集中的每个样本包括句子和句子中的一个实体； 步骤2、通过预训练的Glove模型对句子和对应的实体进行词向量化，获得句子的词向量和实体的词向量； 步骤3、根据句子的词向量和实体的上下文之间的相对位置信息ti，计算实体的增强表示P＝{p1,p2,...,pn}，n为句子的单词长度； 步骤4、通过预训练的BERTEncoder模型对实体的增强表示P＝{p1,p2,...,pn}和实体的词向量进行编码，获得上下文表示H＝[h1,h2...,hn]和实体表示hα； 步骤5、根据上下文表示H＝[h1,h2...,hn]和实体表示hα构建上下文胶囊ci和实体胶囊a，根据上下文胶囊ci和实体胶囊a计算上下文胶囊的实体相关权重oi，i∈{1～n}； 步骤6、将得到的上下文胶囊ui作为第一层分类胶囊层中的各个分类胶囊，相邻层的分类胶囊层之间经过自注意力路由层连接，最后一层分类胶囊输出最终的情感标签分类结果， 如上所述步骤3中，第i个单词相对于实体的位置偏差权重ti基于以下公式： 其中，m和n分别表示实体和句子的单词长度，γ是实体第一个单词的位置下标， pi＝ti·ei 其中，i∈{1～n}，ei是句子的词向量E＝{e1,e2,...,en}中第i个单词的词向量， 如上所述步骤5中，基于以下公式构建上下文胶囊ci和实体胶囊a： ci＝squashWhhi+bh a＝squashWahα+ba 其中，Wh，bh，Wa和ba均是学习参数，squash是非线性挤压函数， 如上所述步骤5中，基于以下公式计算上下文胶囊的实体相关权重oi： 其中，Wo是学习参数，oi是上下文胶囊的实体相关权重，D是预定义的上下文胶囊层中胶囊的个数，D小于n， 如上所述步骤5中与实体相关的上下文胶囊ui＝ci·oi。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖北工业大学，其通讯地址为：430068 湖北省武汉市洪山区南李路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。