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龙图腾网恭喜国泰君安证券股份有限公司申请的专利基于Transformer实现细粒度情感分析的方法、装置、处理器及其存储介质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：CN114357173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210018206.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于Transformer实现细粒度情感分析的方法、装置、处理器及其存储介质是由俞枫;黄韦;梅龙设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer实现细粒度情感分析的方法、装置、处理器及其存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer实现细粒度情感分析的方法，其中，该方法包括以下步骤：1获取Sem‑Eval2014Task4的Laptop和Restaurant两个领域的数据集进行模型验证；2对获取到的相应数据集进行数据解析以及转换处理；3基于正文文本、主体以及主体情感类别进行情感分析模型的构建；4加入预设的初始参数进行情感分析模型的模型训练；5获取模型训练得到的细粒度情感分析输出结果。本发明还涉及一种相应的装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的该基于Transformer实现细粒度情感分析的方法、装置、处理器及其存储介质，通过针对性地判别不同方面的情感类别，从而准确的识别判断出文本中某一方面级的情感倾向，相较于其他模型而言，具有更为突出的识别预测优势。

本发明授权基于Transformer实现细粒度情感分析的方法、装置、处理器及其存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer实现细粒度情感分析的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：获取SemEval-2014Task4的Laptop和Restaurant两个领域的数据集进行模型验证；步骤S2：对获取到的相应数据集进行数据解析以及转换处理；步骤S3：基于正文文本、主体以及主体情感类别进行情感分析模型的构建；步骤S4：加入预设的初始参数进行情感分析模型的模型训练；步骤S5：获取模型训练得到的细粒度情感分析输出结果；所述步骤S1包括以下步骤：步骤S1.1：获取SemEval-2014Task4数据源包含的Laptop和Restaurant两个领域的数据集，且各个数据集的文件格式均为xml；步骤S1.2：将Laptop和Restaurant两个领域的数据集进行情感标签确定得到的准确率，作为评估指标进行有效性的验证；所述情感标签的分布情况具体包括：Laptop和Restaurant两个领域的数据集中正面标签在训练集和测试集中的分布情况；Laptop和Restaurant两个领域的数据集中中性标签在训练集和测试集中的分布情况；以及Laptop和Restaurant两个领域的数据集中负面标签在训练集和测试集中的分布情况；所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S2.1：针对所述Laptop和Restaurant数据集中的训练集数据以及测试集数据分别进行数据解析，提取包含正文文本信息数据、主体信息数据以及主体情感类别信息数据；步骤S2.2：将所述正文文本信息数据、主体信息数据以及主体情感类别信息数据统一转为UTF-8编码；步骤S2.3：将所述正文文本信息数据依据BERT预训练模型的数据要求进行数据转换；所述步骤S3具体包括以下步骤：步骤S3.1：对所述正文文本进行编码以符合所述BERT预训练模型的数据要求；步骤S3.2：依据所述主体在正文文本中的位置信息，构建位置编码向量；步骤S3.3：利用替换字符将所述正文文本中的主体信息进行隐藏；步骤S3.4：将经过编码处理后的正文文本输入到所述BERT预训练模型中，得到最后一层隐含层信息；步骤S3.5：将BERT隐含层信息与主体的位置编码向量进行相乘，得到所述主体在BERT隐含层中的信息；步骤S3.6：将所述主体在BERT隐含层中的信息经过一个线性层进行处理，输出最终的情感类别。

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