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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于特征交互与关联融合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：CN119106100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411174716.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于特征交互与关联融合的情感分析方法及系统是由韩德隆;李敏;李刚;周鸣乐;万金;李佳宸;刘泽钰设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征交互与关联融合的情感分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于情感分析技术领域，尤其涉及一种基于特征交互与关联融合的情感分析方法及系统，方法包括：将获取的文本数据输入至BERT模型中，得到多层表示向量；将所有的中间层表示向量输入多层特征交互模块中，得到第一关联特征融合向量；将第一关联特征融合向量与最终层表示向量输入至动态关联融合模块中，得到分类文本特征向量；基于动态掩码的自适应丢弃方法对分类文本特征向量进行特征丢弃，之后经过全连接层和激活函数层得到待识别文本的情感类别。本发明将多层表示向量进行特征融合，能够充分利用模型输出的不同层次的语义表示，从而获得更加丰富和全面的特征信息，有助于提高模型对文本语义的理解能力和情感分析的准确性。

本发明授权一种基于特征交互与关联融合的情感分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互与关联融合的情感分析方法，其特征在于，包括： 获取待识别文本数据； 将获取的文本数据输入至BERT模型中，得到多层表示向量，包括BERT模型的所有中间层及最终层编码器输出的表示向量； 将所有的中间层表示向量输入到多层特征交互模块中，通过将不同层次的表示向量加权叠加整合上下文信息，通过门控机制动态调整不同层次的表示向量中各维度特征的重要性；将加权叠加后的特征与门控机制的输出进行融合后，与初始输入的中间层表示向量进行加权平均，得到第一关联特征融合向量； 将第一关联特征融合向量与最终层CLS表示向量输入至动态关联融合模块中，得到分类文本特征向量，包括： 通过双线性关联计算方法计算第一关联特征融合向量及最终层CLS表示向量的关联性得分； 利用关联性得分，分别对第一关联特征融合向量及最终层CLS表示向量中的元素进行加权融合，得到加权融合后的第一关联特征融合向量及最终层CLS表示向量； 将加权融合后的第一关联特征融合向量及最终层CLS表示向量进行拼接，得到分类文本特征向量； 基于动态掩码的自适应丢弃方法对分类文本特征向量进行特征动态丢弃，之后经过全连接层和激活函数层得到待识别文本的情感类别； 所述基于动态掩码的自适应丢弃方法对分类文本特征向量进行特征动态丢弃，包括： 计算分类文本特征向量中每个特征的丢弃率； 根据每个特征的丢弃率生成随机二值掩码矩阵，利用随机二值掩码矩阵对所述分类文本特征向量进行随机丢弃操作。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19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”。

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