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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海交通大學申請的專利基于對立主題分析的群體意見自動抽取系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114637841B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202011472432.4，技術領域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權基于對立主題分析的群體意見自動抽取系統(tǒng)是由馬穎華;林祥;李建華;余金;馬駿;葉天鵬;計茜設計研發(fā)完成，并于2020-12-15向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于對立主題分析的群體意見自動抽取系統(tǒng)在說明書摘要公布了：一種基于對立主題分析的群體意見自動抽取系統(tǒng)，包括：信息收集模塊、主題抽取模塊、主題分層聚類模塊、傾向性分類模塊、對立主題分析模塊、群體意見統(tǒng)計和輸出模塊，本發(fā)明能夠持續(xù)的關注特定群體觀點和立場的表達，識別出群體中相對穩(wěn)定的興趣點，并對主題進行分層聚類，自動形成群體的主題，從而從大的方面以及小的側面全面的描繪該群體的意愿，從而給產(chǎn)品設計者或者管理者提供改進參考。

本發(fā)明授權基于對立主題分析的群體意見自動抽取系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于對立主題分析的群體意見自動抽取系統(tǒng)，其特征在于，包括：信息收集模塊、主題抽取模塊、主題分層聚類模塊、傾向性分類模塊、對立主題分析模塊、群體意見統(tǒng)計和輸出模塊，其中：信息收集模塊在社交信息發(fā)布平臺中采集特定群體收集群體內(nèi)個體的發(fā)言信息；主題抽取模塊從發(fā)言信息中抽取被提及次數(shù)最高的主題；主題分層聚類模塊分析主題在發(fā)言信息中的分布，用分層聚類算法將主題根據(jù)其含義分類到不同的類別；傾向性分類模塊使用傾向性分類算法，對主題在發(fā)言信息中的傾向性進行分類；對立主題分析模塊匯總分類結果并分析同層主題中是否存在成對的對立關系并生成全部主題的對立主題詞表；群體意見統(tǒng)計根據(jù)分析結果和對立主題詞表各個主題的總體傾向度并由輸出模塊進行可視化輸出；所述的分層聚類算法是指：將相關主題聚集在一起，做為一類主題，所有的主題均分層組織；所述的傾向性分類模塊，將信息收集模塊收集到的文本集中的句子進行切分，對出現(xiàn)了主題詞的句子做傾向性分類，記錄句子里的主題詞及其傾向性得分，由于存在一個句子中，同時表達對某一個主題的贊同和另外一個主題的反對，因此，需要對文本中出現(xiàn)的所有主題詞分別進行傾向性標注，從而得到各個主題的獨立的觀點立場得分，為了后續(xù)分析，傾向性分類模塊的輸出為發(fā)言人id，發(fā)言文本中包含的主題詞，以及每一個主題詞的傾向得分；所述的對立主題詞表的生成過程為：給定兩個同類的主題，當一個個體發(fā)出的所有文本中這兩個主題的傾向性均值的符號相反，且大于給定閾值，則標記在這兩個主題上該個體觀點對立，統(tǒng)計在群體中對這兩個主題觀點對立的人數(shù)，在總人數(shù)或者對此類主題發(fā)表過態(tài)度的人數(shù)中所占的比例大于一定的閾值，則說明在該群體中，這兩個主題對立，保存所有主題，以及獨立主題詞對形成對立主題詞表；所述的總體傾向度是某群體對某一主題的總體傾向度，計算過程為：群體所有個體對該主題的傾向性的和，再減去該主題的所有對立主題的傾向性，計算平均值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區(qū)東川路800號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。