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龙图腾网恭喜四川轻化工大学申请的专利一种BERT-MO-CNN-BILSTM的中文评论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：CN119721053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510215540.X，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种BERT-MO-CNN-BILSTM的中文评论情感分析方法是由唐宇峰;何俚秋;胡光忠;吕奇;李家伟;刘惺设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种BERT-MO-CNN-BILSTM的中文评论情感分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种BERT‑MO‑CNN‑BILSTM的中文评论情感分析方法，属于情感分析领域，其内容包括：获取中文评论文本及情感分类，对文本数据预处理；通过ChineseBERT将预处理后的文本转化为词嵌入矩阵；通过矿山开采优化算法，优化多尺度卷积串联双向长短时记忆神经网络的超参数；将词嵌入矩阵输入优化超参数后的神经网络模型中，训练得到BERT‑MO‑CNN‑BILSTM中文评论情感分析模型；将待情感分类的文本数据进行预处理和生成词嵌入矩阵后，输入到训练好的模型中得到情感分类。本发明方法可提高中文评论情感分析精度，为企业了解用户需求和产品改进提供依据。

本发明授权一种BERT-MO-CNN-BILSTM的中文评论情感分析方法在权利要求书中公布了：1.一种BERT-MO-CNN-BILSTM的中文评论情感分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取中文评论文本及情感分类，对中文评论文本进行预处理，包括文本清洗、去除停用词和分词；步骤二：通过ChineseBERT将预处理后的文本转化为词嵌入矩阵，并将情感分类转化为独热编码；步骤三：设置矿山开采优化算法所需参数；步骤四：确定多尺度卷积串联双向长短时记忆神经网络的网络结构，通过矿山开采优化算法的6个阶段，优化多尺度卷积串联双向长短时记忆神经网络的超参数；所述矿山开采优化算法包括6个阶段：1矿井初始化阶段，在求解域内随机生成K个矿井，每个矿井有一个开采中心，矿井开采中心位置的初始值Ki表达式为：Ki＝lb+ub-lb×rand0,1其中，Ki代表第i个矿井开采中心的位置，i＝1,2,…,K，lb为搜索域在每个维度的下限，ub为搜索域在每个维度的上限，Ki，lb，ub都是N维向量，其中N代表求解问题维度，rand0,1代表0～1之间的随机数组成的N维向量；2选取优质矿井阶段，计算K个矿井开采中心的适应度值，选取开采中心适应度值最优的E个矿井作为优质矿井：E＝roundK×Kp其中，E为优质矿井的数量；Kp为优质矿井比例；round函数代表对括号内的数值四舍五入取整数；3采矿阶段，对于E个优质矿井，在每个矿井开采中心周围的开采中心搜索范围因子Tp内随机生成不同数量的采矿点，搜索范围range随迭代次数的增大而减小：range＝Tp×ub-lb×1-tT其中，t为当前迭代的次数，T为最大迭代次数；采矿点的数量与优质矿井开采中心的适应度值排名和迭代次数有关，每个优质矿井开采中心周围生成的采矿点的数量表示为：Sa＝roundMa×E-a+1×1-tT其中，Sa为第a个优质矿井周围生成的采矿点的数量，a为优质矿井的适应度值的排名，适应度值越低排名越高，a＝1,2,…,E，Ma为开采点基数；则生成的每个采矿点的位置为：Kaj＝KAa+range×2×rand0,1-1其中，Kaj代表第a个优质矿井开采中心周边生成的第j个采矿点的位置，j＝1,2,…,Sa，KAa为第a个优质矿井开采中心的位置，Kaj和KAa均是N维向量；4开采群评比阶段，首先，对于E个优质矿井，将该优质矿井开采中心与该优质矿井生成的开采点组成开采群，对于非优质矿井，则开采群由该矿井开采中心自身组成；其次，计算各开采群中每个采矿点的适应度值，并结合各开采群开采中心的适应度值，得到每个开采群的平均适应度值FTi和平均位置KSi，即： 其中，F是适应度函数；将平均适应度值FTi最优的开采群定义为最优开采群，将平均适应度值FTi最差和次差的开采群定义为最差开采群和次差开采群；再次，通过适应度值对比，得到所有开采中心及采矿点中的最优适应度值FKDmin及对应位置、最差适应度值FKDmax，最优开采群中的最优位置及次优位置、最差开采群的平均适应度值FTmax、每个开采群中的最优适应度值FKTmini及其所在的位置；5探矿阶段，开采中心按照以下步骤进行探矿：将每个矿井的开采中心位置Ki，更改为该开采中心所在的开采群中最优适应度值FKTmini所在的位置；对于最优开采群，以及全局最优适应度值FKDmin所在开采群，不再进行探矿，即其开采中心位置不变；对于非最优开采群，且非全局最优适应度值FKDmin所在开采群，按概率选取某一优质矿井开采中心为目标，自该开采群的开采中心向该优质矿井开采中心方向进行探矿，而某一个优质矿井被选择概率与其开采中心的适应度值有关，概率表达为： 其中Ra代表第a个优质矿井被选择的概率，FKTmina代表第a个优质矿井开采群的最优适应度值，采矿中心移动距离Di与适应度值和迭代次数有关，设第i个采矿中心选取了第a个优质矿井，则Di表示为：Di＝Dt×ub-lb×Fia×Tia×Ka-Ki其中，Dt为最大移动步长比，Fia为适应度值影响项，Tia为迭代次数影响项，分别为：Fia＝FKTmini-FKTminaFKDmax-FKDminTia＝1-e-rand0,1×tT则该开采中心位置在下一次迭代的初始位置会更新为：Kit+1＝Kit+Dit其中上标代表迭代次数；6人力资源调配阶段，对于最差开采群和次差开采群，会对开采人员进行调配，其中，对于最差开采群，将其开采中心调配到最优开采群中的次优位置；对于次差开采群，删除原开采中心，并在求解域内随机生成一个点作为新开采中心，随机生成的方法与矿井初始化的方法一致；删除所有采矿点，判断迭代是否结束，若迭代结束，输出最优参数，若迭代未结束，则返回阶段2，并重复计算阶段2～阶段6；步骤五：将词嵌入矩阵输入优化超参数后的神经网络模型中，训练得到基于BERT-MO-CNN-BILSTM的中文评论文本情感分析模型；步骤六：将待情感分类的文本数据进行预处理，并通过ChineseBERT生成词嵌入矩阵后，输入到训练好的中文评论文本情感分析模型中，得到情感分类。

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