专利名称：融合情绪知识的案件微博评论情绪分类方法      申请号：2020100960247     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：评论 微 微生物采样 情绪分类   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及融合情绪知识的案件微博评论情绪分类方法，属于自然语言处理技术领域。本发明构建了一个包含案件微博情绪词典、表情符号、网络流行语、否定词典以及程度副词词典的情绪知识库；并构建属性特征表示。最后基于卷积神经网络将评论的语义表示和属性特征表示进行融合，构建情绪分类模型，提取深层次的语义特征和序列化的情绪知识特征，实现了情绪分类。基于案件微博评论语料的实验结果表明，该方法与基准方法INIT‑CNN相比，Macro_F1和Micro_F1两项指标分别提升了1.88％和1.94％。

专利名称：基于情绪类别描述的微博情绪分类方法      申请号：2020114082290     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：微 微生物采样 情绪分类   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于情绪类别描述的微博情绪分类方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先提出情绪类别描述策略，将待分类微博的所有情绪类别都扩展为形式化的类别描述；其次，将微博文本与类别描述拼接成一个问答对，输入到预训练的BERT模型中；其次，将问答对经过BERT模型编码后得到的隐状态输入到两层全连接神经网络中，输出整个问答对的融合语义表示；最后，将问答对的融合语义表示输入到Softmax层中，输出归一化的情绪类别概率分布，实现微博的情绪分类，本发明相比基线方法BERT，宏平均和微平均F1值分别提升了1.77％和1.71％，证明了本发明方法的有效性。

专利名称：一种基于句子间情绪转移概率的句子级情绪分类方法      申请号：2015102365847     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 情绪分类   相似专利 发布日：2023/03/30  
摘要： 本申请公开了一种基于句子间情绪转移概率的句子级情绪分类方法，该方法包括利用预先基于已标注情绪标签的句子级文本集建立的分类器，对待标注情绪标签的句子级文本进行预分类，得到预标注情绪标签的句子级文本；利用预先基于已标注情绪标签的句子级文本集计算得到的句子间情绪转移概率，对预标注情绪标签的句子级文本进行优化分类，得到优化分类结果。本申请公开的方法中，最终的优化分类结果是在既考虑了文本信息自身的情绪特征对文本分类的影响，又考虑到了前后两个句子间的情绪转移概率对文本分类的影响的情况下得到的，从而改善了文本信息的情绪分类效果。