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龍圖騰網(wǎng)恭喜常熟理工學(xué)院申請的專利情感分析模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119761381B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510258501.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/30；該發(fā)明授權(quán)情感分析模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備是由夏演;潘壯壯;羅金光;夏瑜;蔣玉峰;朱峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本情感分析模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種情感分析模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。其中方法包括：確定原始文本集合中屬于少數(shù)情感類別的目標(biāo)樣本；若目標(biāo)樣本的數(shù)量比例小于預(yù)設(shè)比例，則提取目標(biāo)樣本的上下文文本，以確定增強樣本，并將增強樣本和原始文本集合共同作為訓(xùn)練樣本；確定初始情感分析模型和不同情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重；將訓(xùn)練樣本輸入至初始情感分析模型中進(jìn)行基于方面的情感分析，得到訓(xùn)練樣本的預(yù)測情感類別；基于訓(xùn)練樣本的預(yù)測情感類別和真實情感類別，以及不同情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重，計算加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)值，以對初始情感分析模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練。本申請能夠解決情感分析模型訓(xùn)練過程中類別不平衡的問題。

本發(fā)明授權(quán)情感分析模型訓(xùn)練方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種情感分析模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：確定原始文本集合中屬于少數(shù)情感類別的目標(biāo)樣本，以及所述目標(biāo)樣本在所述原始文本集合中的數(shù)量比例；若所述數(shù)量比例小于預(yù)設(shè)比例，則確定所述目標(biāo)樣本對應(yīng)的上下文文本與所述目標(biāo)樣本之間的語義相關(guān)度；基于所述語義相關(guān)度，確定所述目標(biāo)樣本對應(yīng)的增強樣本，并將所述增強樣本和所述原始文本集合共同作為訓(xùn)練樣本，其中，若根據(jù)所述語義相關(guān)度確定所述上下文文本與所述目標(biāo)樣本語義相關(guān)，則基于所述上下文文本，生成所述增強樣本；若根據(jù)所述語義相關(guān)度確定所述上下文文本與所述目標(biāo)樣本語義不相關(guān)，則對所述目標(biāo)樣本進(jìn)行同義詞替換，以生成所述增強樣本；確定初始情感分析模型和不同情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重，其中，所述少數(shù)情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重大于其他情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重；將所述訓(xùn)練樣本輸入至所述初始情感分析模型中進(jìn)行基于方面的情感分析，得到所述訓(xùn)練樣本的預(yù)測情感類別；基于所述訓(xùn)練樣本的預(yù)測情感類別和真實情感類別，以及所述不同情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重，計算加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)值；根據(jù)所述加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)值，對所述初始情感分析模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，構(gòu)建預(yù)設(shè)情感分析模型；其中，所述確定不同情感類別對應(yīng)的目標(biāo)類別權(quán)重，包括：基于模型訓(xùn)練的學(xué)習(xí)效率和批大小，以及所述不同情感類別對應(yīng)的類別權(quán)重，構(gòu)建多組候選參數(shù)組合；采用網(wǎng)格搜索方式在所述多組候選參數(shù)組合中進(jìn)行窮舉式搜索，并在搜索過程中，采用交叉驗證的方式對每組候選參數(shù)組合進(jìn)行性能評估，得到所述每組候選參數(shù)的性能評估結(jié)果；根據(jù)所述每組候選參數(shù)的性能評估結(jié)果，篩選出目標(biāo)候選參數(shù)組合；基于所述目標(biāo)候選參數(shù)組合，確定所述目標(biāo)類別權(quán)重、目標(biāo)批大小和目標(biāo)學(xué)習(xí)效率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人常熟理工學(xué)院，其通訊地址為：215500 江蘇省蘇州市常熟市南三環(huán)路99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)”。