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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的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：CN116304009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211458739.8，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权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是由王钊;姚啸宇;高仁至设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督深度学习的弹幕文本情感分类方法，其特征在于，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； 将所述增广弹幕样本集合输入至词语级GRU双向门控循环模型中，以获取所述增广弹幕样本集合中每条弹幕文本的词语级别信息，并形成词语级别信息集合； 将所述词语级别信息集合输入至词语级注意力机制模型中，以获得所述词语级别信息集合中每条弹幕文本的句子特征向量，并形成句子特征向量集合； 将所述句子特征向量集合输入至句子级GRU双向门控循环模型中，以获取所述词语级别特征向量集合中每条弹幕文本的句子级别信息，并形成句子级别信息集合； 将所述句子级别信息集合输入至句子级注意力机制模型中，以获得增广样本特征向量； 根据所述增广样本特征向量获取第t个时间步下被情感标签的单条弹幕文本的情感态度类别向量； 根据所述情感态度类别向量输出情感类别； 获取所有弹幕文本的词向量包括： 根据公式1计算所有弹幕文本的词向量， hs＝Ws h·xi， xi＝softmaxWs o·hs，1 其中，hs为隐藏层输出，Ws h为输入层到隐藏层的映射权重，xi为第i条弹幕文本的编码矩阵，xi为第i条弹幕文本的词向量，i为整数编号，softmax为Softmax函数，Wss o为隐藏层到输出层的映射权重； 根据公式2计算所述词向量的目标函数， Ls＝-logp0ws0,1,ws0,2,…,ws0,C|wsI，2 其中，Ls为目标函数值，ws0,C为第C个上下文词语的词向量，C为正整数编号，p0为条件概率，wsI为最中间的词向量。

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