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[发明专利]一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法-CN202111313024.9在审
发明人：车超;单咏雪;魏小鹏 -专利权人：大连大学
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预训练情感嵌入的中文方面级别情感分类方法，提出了结合预训练情感嵌入和语义嵌入的深度学习模型。模型将方面级情感分类问题转化为句子对分类问题，在中文评论的字级别上微调BERT模型，在词级别上利用对抗性学习方法和双层双向LSTM编码器模块训练情感特征向量，并通过线性加权和多头自注意力机制将得到的情感信息与BERT最后几层的语义信息动态地结合起来，从而得到特定方面类别的语义和情感信息，并进行准确地情感分类。
一种基于训练情感嵌入中文方面级别分类方法

[发明专利]一种流行歌曲情感综合与分类方法-CN201810305399.2有效
发明人：孙书韬;王永滨;曹轶臻;王琦;赵庄言 -专利权人：中国传媒大学
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：一种流行歌曲情感综合与分类方法涉及音频信息处理领域。对一首音乐进行音乐副歌出现模式判别，确定不同的流行音乐模式；其次，采用一种柔性分段方法将一首歌曲分为N个片段，对每一个片段预测其愉悦度与激烈度；依据一首流行音乐的模式和N个音乐片段的愉悦度和激烈度结果，选用不同的分类器，进行整首音乐情感综合，得出整首音乐的情感标签。其优点在于采用柔性分割技术进行V/A情感演化特征提取，分别进行处理，使对不同结构流行歌曲情感分类器的训练更有针对性；采用流行歌曲结构及情感演化特征进行进行歌曲情感分类，与单纯的基于整首歌的统计特性进行综合的方法，更能反映人类对音乐的情感认知过程和特点。
一种流行歌曲情感综合分类方法

[发明专利]一种面向对话情感识别的对比式上下文理解增强方法-CN202111217510.0在审
发明人：宋大为;张寒青 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向对话情感识别的对比式上下文理解增强方法，属于计算机与信息科学技术领域。首先，基于已有的对话情感分析框架，提取出其中用于情感分类的隐藏状态序列。最后，将对比损失和情感分类损失函数相加并进行多任务学习，完成网络模型训练。本方法具有较强地适配性，可以灵活地嵌入到已有的情感分类模型中，能够让模型在一定程度上从对话上下文内容理解的角度进行情感判别，同时能有效提升已有模型的情感分类准确率和面对扰动的鲁棒性。
一种面向对话情感识别对比上下文理解增强方法

[发明专利]语音情感识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202310395286.7在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本公开涉及一种语音情感识别方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获得预训练的语音情感识别模型，其中，所述语音情感识别模型包括第一模块和第二模块；获取目标用户对应的第一语音样本集，其中，所述第一语音样本集包括所述目标用户输入的多个第一语音样本，以及与所述多个第一语音样本对应的多个情感分类标签；对于所述第一语音样本集中的任一第一语音样本，获得所述第一语音样本对应的语音特征；将所述第一语音样本对应的语音特征输入所述第二模块，得到所述第一语音样本对应的情感分类预测结果；根据所述第一语音样本对应的情感分类预测结果和所述第一语音样本对应的情感分类标签
语音情感识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于深度学习模型的金融风险预警方法及装置-CN202211427532.4在审
发明人：郭蓟申 -专利权人：北京视野智慧数字科技有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习模型的金融风险预警方法及装置，方法包括：获取目标文章；将文章输入至提前训练好的命名实体识别模型中提取公司名称；判断是否存在多家公司；若存在，则筛选出权重值最高的公司，并采用训练好的情感分类模型对文章进行情感分析；若不存在，则直接采用训练好的情感分类模型对文章进行情感分析；判断文章情感分类是否为负向；若不是负向，则将数据入库；若为负向，则确认文章中的公司存在负面舆情风险，并根据负面情感分值确定预警等级。本申请提供的基于深度学习模型的金融风险预警方法及装置通过命名实体识别模型和情感分类模型进行金融风险预警，具有较高的适应性，且可持续性好，能够节约大量的人力。
基于深度学习模型金融风险预警方法装置

[发明专利]一种基于网页文本数据情感分类的指定信息推送方法-CN201611063626.2有效
发明人：柳艳红 -专利权人：北京资采信息技术有限公司
申请日： 2016-11-25 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F16/906 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网页文本数据情感分类的指定信息推送方法，包括：获取当前网页文本数据中带有情感倾向的情绪词，提取所述情绪词作为特征数据，并根据提取出的所述情绪词生成特征向量；将所述特征向量输入预先构建的分类模型中，计算得到当前网页文本数据的情感类型；根据所述网页文本数据的情感类型，向当前网页推送与所述情感类型匹配的指定信息。所述基于网页文本数据情感分类的指定信息推送方法通过将网页文本数据中带有情感倾向的情绪词提取出来并生成相应的特征向量、通过将用户对匹配的指定信息的点击率提高的网页文本数据作为训练数据训练得到分类模型，不仅能够适应用户的需求而且提高了推荐的指定信息的点击率
一种基于网页文本数据情感分类指定信息推送方法

[发明专利]一种对话文本的情感倾向分类模型的建模方法和装置-CN201911354501.9有效
发明人：薛志东;吕洪亚;曾喻江;侯天居;许柯培;卢璟祥 -专利权人：华中科技大学鄂州工业技术研究院;华中科技大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及对话情感识别技术领域，具体涉及一种对话文本的情感倾向分类模型的建模方法和装置。本发明中的对话文本的情感倾向分类模型包括五个层级，通过词向量化处理将输入的对话文本打散为一个一个的词汇，然后计算每句对话中词汇之间的联系权重，生成联系权重矩阵，再根据该联系权重矩阵，选择合适的词汇用于指代输入的对话文本中每句对话的表达特征，之后结合历史对话的情感状态信息对当前对话的影响，获取每句对话对应的情感状态信息，最终通过MLP网络获取输入的对话文本中每句对话对应的情感倾向分类。本发明充分考虑了在先的历史对话对当前对话的情感状态的影响，从而准确地实现了对输入的对话文本的情绪倾向分类。
一种对话文本情感倾向分类模型建模方法装置

[发明专利]基于改进SO-PMI算法和融合词向量的情感分析方法-CN202211306207.2在审
发明人：申明磊;姚若彤 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进SO‑PMI算法和融合词向量的情感分析方法，包括：构建领域情感词典，所述领域情感词典包括评价对象词典、否定词典、程度副词词典、积极情感词典、消极情感词典，其中，所述积极情感词典、消极情感词典通过改进后的SO‑PMI算法计算确定；利用word2vec模型对语料库中的文本进行训练生成原始词向量；利用构建的情感词典将情感词划分为5个维度，构建情感向量；将原始词向量与情感向量进行融合，生成融合情感信息的词向量。本发明将构建的多个含情感倾向与强度的词典进行情感向量化表示，并与初始word2vec词向量进行拼接构成融合情感信息的词向量表示，包含情感信息的词向量输入到分类算法中进行情感分析其分类准确性更高。
基于改进 so pmi 算法融合向量情感分析方法

[发明专利]一种基于语义、情感惯性和情感共性的对话情感分析方法-CN202110205409.7有效
发明人：李太豪;廖龙飞;刘昱龙;裴冠雄 -专利权人：之江实验室
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及到情感分析领域，提出了一种基于语义、情感惯性和情感共性的对话情感分析方法，步骤包括：首先获取对话交替进行的多轮对话数据，并对不同人物角色进行标明；然后对多轮对话中的每条对话信息进行时序建模，提取出其中对应的语义信息表达序列；最后基于多轮对话所提取的语义信息表达序列，分离出对应的情感状态表达序列，并进行情感识别。在本发明中，打破了传统的以语义信息决定情感分类的做法，提出了由语义状态与情感状态分离的方法，由情感状态决定情感分类，从心理学的角度改进了现有对话情感分析方法，提升了情感识别的效果。
一种基于语义情感惯性共性对话分析方法

[发明专利]基于情感的新闻事件分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310355382.9在审
发明人：林旭恒 -专利权人：平安理财有限责任公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于情感的新闻事件分类方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能和文本分析领域，其通过在编码模型中对获取的财经新闻语料中的标题数据进行编码得到标题特征表示序列，在语料分类模型中根据标题特征表示序列分别进行事件和情感分类，当得到的最大分类概率中至少一个小于对应的阈值，则将正文数据输入语料分类模型中，对正文数据分别进行事件分类和情感分类，确认财经新闻语料对应的情感标签和事件标签。通过设置标题分类的概率阈值判断标题分类结果是否可靠，当标题分类结果表示不可靠时将使用正文分类结果作为补强，提高根据财经新闻语料分类结果的可靠性，提高获取有用财经信息的效率，减少分析资源的消耗。
基于情感新闻事件分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于注意力机制的图文情感识别方法-CN202110992751.6在审
发明人：刘博;徐毓笑 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的图文情感识别方法，通过引入近年来火热的注意力机制更好的挖掘模态内部信息以及学习模态之间的交互作用，针对各模态对于情感分类贡献度不同的问题设计决策级融合规则将各个模态的分类结果进行整合，得到最终的情感识别结果。采用决策级的融合方式，设计融合规则将各个分类器的分类概率进行整合，提高最终的情感识别准确率。上述提出的针对图文评论情感识别的方法，在多模态特征提取和特征融合等方面都进行了有益的补充和优化，有效的挖掘了模态内部信息和构建了模态间的交互作用，提升了图文情感识别的准确率。
一种基于注意力机制图文情感识别方法

[发明专利]基于半监督深度学习的弹幕文本情感分类方法及存储介质-CN202211458739.8在审
发明人：王钊;姚啸宇;高仁至 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于半监督深度学习的弹幕文本情感分类方法及存储介质，属于弹幕情感分类技术领域。所述弹幕文本情感分类方法包括随机对所有弹幕文本进行情感标签；获取所有弹幕文本的词向量；获取第t个时间步下被情感标签的单条弹幕文本以及所述弹幕文本前后M条弹幕文本，并形成增广弹幕样本集合。本发明采用随机标记弹幕文本并构建增广弹幕样本集合的方式，能够降低预训练时标签的工作量；此外，采用词语级注意力机制模型和句子级注意力机制模型能够获取该条弹幕内部词语以及相邻弹幕间的相互影响关系并融合，以使得对弹幕文本的情感分类更加准确可靠
基于监督深度学习弹幕文本情感分类方法存储介质

[发明专利]一种波形音乐粗情感软切割分类方法-CN201210355609.1有效
发明人：林景栋;王唯;廖孝勇;林湛丁;邱欣 -专利权人：重庆大学
申请日： 2012-09-21 - 公布日： 2013-02-13 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种波形音乐的粗情感软切割分类方法，属于计算机模式识别领域，针对音乐特征参数，采用Mallat算法进行波形音乐的粗情感软切割分类，解决了用于控制系统的波形音乐特征情感信息精确捕捉。具体包括以下步骤：（1）粗情感空间域的建立；（2）预处理；（3）特征提取；（4）软切割；（5）分类。本发明采用基于Mallat算法的时频域分析法对波形音乐进行处理，根据两大基本音乐特征量（强度及节奏），通过样本训练的方法得到普适性较高的比较参数节点，并根据专家经验对各个情感域之间的跳转条件进行确定，最终达到音乐粗情感软切割分类的效果
一种波形音乐情感切割分类方法

[发明专利]一种短文本方面级情感分类方法-CN202011277713.4有效
发明人：倪丽萍;高九洲;朱旭辉;陈星月 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种短文本方面级情感分类方法，其步骤包括：1、将短文本分词后，通过短文本中的词生成词向量、标注所有方面向量、词性向量；2、使用XLNET模型判断短文本所拥有的方面，并将每个词的词向量、词性向量、所拥有的方面向量顺次拼接；3、将步骤2中每个词拼接过后的向量输入情感分类Bilstm模型，得到的每个词隐含向量再输入Attention机制，并返回每个词的隐含向量的权重；4、使用每个词所对应的隐含向量和权值做加权平均，结果进入softmax神经网络，得到对应情感，以较大概率值作为情感分类结果。本发明能识别短文本在不同方面所具有的不同情感，从而完成细粒度的情感分类。
一种文本方面情感分类方法

[发明专利]一种基于强化学习框架的多模态检测对话情感信息的方法-CN202110121506.8有效
发明人：聂为之;任敏捷;刘安安;张勇东 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习框架的多模态检测对话情感信息的方法，包括：将话语特征描述符输入到所建立的智能体中得到当前话语情感信息；对话语情感信息采取滑窗和最大池化操作融合滑窗窗口内的话语情感信息，并与当前话语的特征描述符拼接作为当前输入智能体的状态；智能体识别当前话语的情感并进行分类，获取分类标签；根据分类标签通过最大化智能体所得的回报来优化策略，优化后的策略指导智能体在后续过程根据状态采取优化的动作，输出分类结果。本发明捕捉了情绪状态和累积的情绪变化的影响，以提升多模态场景下对话中的情感检测的精度。
一种基于强化学习框架多模态检测对话情感信息方法