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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于对立主题分析的群体意见自动抽取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：CN114637841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202011472432.4，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于对立主题分析的群体意见自动抽取系统是由马颖华;林祥;李建华;余金;马骏;叶天鹏;计茜设计研发完成，并于2020-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对立主题分析的群体意见自动抽取系统在说明书摘要公布了：一种基于对立主题分析的群体意见自动抽取系统，包括：信息收集模块、主题抽取模块、主题分层聚类模块、倾向性分类模块、对立主题分析模块、群体意见统计和输出模块，本发明能够持续的关注特定群体观点和立场的表达，识别出群体中相对稳定的兴趣点，并对主题进行分层聚类，自动形成群体的主题，从而从大的方面以及小的侧面全面的描绘该群体的意愿，从而给产品设计者或者管理者提供改进参考。

本发明授权基于对立主题分析的群体意见自动抽取系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对立主题分析的群体意见自动抽取系统，其特征在于，包括：信息收集模块、主题抽取模块、主题分层聚类模块、倾向性分类模块、对立主题分析模块、群体意见统计和输出模块，其中：信息收集模块在社交信息发布平台中采集特定群体收集群体内个体的发言信息；主题抽取模块从发言信息中抽取被提及次数最高的主题；主题分层聚类模块分析主题在发言信息中的分布，用分层聚类算法将主题根据其含义分类到不同的类别；倾向性分类模块使用倾向性分类算法，对主题在发言信息中的倾向性进行分类；对立主题分析模块汇总分类结果并分析同层主题中是否存在成对的对立关系并生成全部主题的对立主题词表；群体意见统计根据分析结果和对立主题词表各个主题的总体倾向度并由输出模块进行可视化输出；所述的分层聚类算法是指：将相关主题聚集在一起，做为一类主题，所有的主题均分层组织；所述的倾向性分类模块，将信息收集模块收集到的文本集中的句子进行切分，对出现了主题词的句子做倾向性分类，记录句子里的主题词及其倾向性得分，由于存在一个句子中，同时表达对某一个主题的赞同和另外一个主题的反对，因此，需要对文本中出现的所有主题词分别进行倾向性标注，从而得到各个主题的独立的观点立场得分，为了后续分析，倾向性分类模块的输出为发言人id，发言文本中包含的主题词，以及每一个主题词的倾向得分；所述的对立主题词表的生成过程为：给定两个同类的主题，当一个个体发出的所有文本中这两个主题的倾向性均值的符号相反，且大于给定阈值，则标记在这两个主题上该个体观点对立，统计在群体中对这两个主题观点对立的人数，在总人数或者对此类主题发表过态度的人数中所占的比例大于一定的阈值，则说明在该群体中，这两个主题对立，保存所有主题，以及独立主题词对形成对立主题词表；所述的总体倾向度是某群体对某一主题的总体倾向度，计算过程为：群体所有个体对该主题的倾向性的和，再减去该主题的所有对立主题的倾向性，计算平均值。

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