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龙图腾网恭喜内蒙古工业大学申请的专利一种融合主题和多模态的突发事件情感分析方法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：CN115392232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211003522.8，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种融合主题和多模态的突发事件情感分析方法是由苏依拉;郭晨雨;仁庆道尔吉;吉亚图设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合主题和多模态的突发事件情感分析方法在说明书摘要公布了：一种融合主题和多模态的突发事件情感分析方法，在神经主题建模中融入外部知识，将建模得到的神经主题模型在大型语料库上进行预训练，然后在目标数据集上进行微调，之后利用情感词典计算主题情感分布，进而得到数据集中每条评论的情感倾向；基于该神经主题模型，以待分析评论为输入，获取其情感值M1；对于待分析评论，进行文本和图片相关性分析，得到图文相关系数，提取文本和图片的情感特征，得到文本情感值和图片情感值，根据图文相关系数进行加权平均运算，得到图文情感值M2；将M1和M2进行模型结果层面上的融合，得到评论的最终情感值M。本发明能够更加准确地对微博等类似网站或平台中的评论内容进行情感分析。

本发明授权一种融合主题和多模态的突发事件情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种融合主题和多模态的突发事件情感分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，在神经主题建模中融入外部知识，将建模得到的神经主题模型在大型语料库上进行预训练，然后在目标数据集上进行微调，之后利用情感词典计算主题情感分布，进而得到数据集中每条评论的情感倾向；所述大型语料库和目标数据集中的数据包含文本和图片；基于该神经主题模型，以待分析评论为输入，获取其情感值M1；其中，所述神经主题模型采用编码器-解码器架构，采用BoW模型对数据集中的文本进行处理得到x，编码器以x∈Rv为输入，数据集中文本的主题分布为t∈Rk，其中，ν为词汇量，k为主题分布t的主题号；解码器重新构建原始文档；编码器是由N+1个MLP层组成的堆栈，从下到上，前N层具有相同的结构，每一层有Dropout、Linear、BatchNorm和LeakyReLU四个子层，最后一层是Dropout子层和一个线性变换，然后是Softmax层，解码器与编码器具有相同的体系结构； 所述编码器接收x∈Rv作为输入，并推断其主题分布t∈Rk，然后，解码器从t重建原始文档，过程中，设置编码器各层的退出概率以及LeakyReLU子层的负斜率，得出重建损失：lrecx,t＝-Exlogt； 其中，t与x具有相同大小m，由神经主题模型得到的主题分布通过最小化与狄利克雷分布P之间的最大均值差异对主题分布进行调整，公式如下： 总的训练目标为：l＝lrecx,t+r·λ·lMMDt,t′ t′是从P中随机抽取的主题分布，k是信息扩散函数，i、j取值1到m； r为超参数，用来平衡lrec和lMMD，采用二范数进行归一化，bN+1是编码器的Softmax子层之前的偏差项，为求导运算符； 步骤2，对于所述待分析评论，进行文本和图片相关性分析，得到图文相关系数μ； 步骤3，采用BiLSTM、textCNN和注意力机制融合的方法提取文本和图片的情感特征，得到文本情感值和图片情感值根据图文相关系数μ对和进行加权平均运算，得到图文情感值 步骤4，将情感值M1和情感值M2进行模型结果层面上的融合，得到评论的最终情感值M。

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