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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于异质图的社交文本情感倾向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：CN113343712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202110730515.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于异质图的社交文本情感倾向分析方法及系统是由王庆人;孙亮;崔杰;张以文;颜登程;李海涛设计研发完成，并于2021-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异质图的社交文本情感倾向分析方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于异质图的社交文本情感倾向分析方法及系统，属于数据处理技术领域，所要解决的技术问题在于如何采用异质图并结合深度学习模型来进行社交文本的情感倾向分析；以社交文本中的单词和表情的共现信息为基础，通过将各元路径的交换矩阵构建元路径和异质图，使用邻接矩阵得到蕴含单词和表情内在联系的语义表示向量，最终通过注意力机制和BiLSTM网络来分析情感语义向量，得到高精准度的情感倾向标签；本发明综合考虑表情和文本对情感的表达，深度挖掘表情和文本之间的内在联系，提高了情感分析的性能；在数据处理中保留文本中的表情和重要的标点符号，提高了文本内容包含的情感信息；本发明能够获取更为丰富的语义信息且使情感分析结果更为准确。

本发明授权一种基于异质图的社交文本情感倾向分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图的社交文本情感倾向分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定信息收集对象的基本信息，并对其相关的社交文本内容进行收集、清洗和情感标注；S2、根据社交文本中单词和表情的共现信息，构建包含不同语义关系的元路径，通过将各元路径的交换矩阵作为邻接矩阵，单词和表情分别构成异质图；所述的单词和表情的共现信息的形式包括：单词-单词、单词-表情和表情-表情；根据单词-单词共现信息构建|W|×|W|的AWW矩阵，其中|W|是文本数据中单词的总数量，对于共现的单词-单词次数n，在AWW矩阵中的对应位置置为n；根据单词-表情共现信息构建|W|×|E|的AWE矩阵，其中|E|是文本数据中表情的总数量，对于共现的单词－表情次数n，在AWE矩阵中的对应位置为n；根据表情-表情共现信息构建|E|×|E|的AEE矩阵,对于共现的表情－表情次数n，在AEE矩阵中的对应位置为n；所述的构建包含不同语义关系的元路径如下：元路径P1：W-W-W表示两个单词曾与同一个单词共现；元路径P2：W-E-W：表示两个单词曾与同一个表情有过共现；元路径P3：E-W-E：表示两个表情曾与同一个单词有过共现；元路径P4：E-E-E：表示两个表情曾与同一个表情共现；所述的各元路径的交换矩阵计算公式为：WP1＝AWWAWWWP2＝AWEAWETWP3＝AEEAEEWP4＝AWETAWE其中，WP1、WP2、WP3、WP4、分别为元路径P1、元路径P2、元路径P3、元路径P4对应的交换矩阵；S3、基于训练的Word2Vec词典，对经过清洗、分词过后的单词和表情进行向量嵌入；S4、基于已构建异质图的元路径信息，对嵌入向量进行再训练，得到最终的嵌入向量；S5、把基于异质图更新过后的嵌入向量作为基于注意力机制和BiLSTM网络构成的分类模型的输入，从而得到情感语义标签和训练好的情感分析模型；S6、把需要测试的文本数据输入到训练好的情感模型中，输出最终的情感分类结果。

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