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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利一種神經網絡模型的文本分布對抗訓練方法及裝置、情感分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115658893B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211279288.1，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權一種神經網絡模型的文本分布對抗訓練方法及裝置、情感分析方法是由沈志東;岳恒憲設計研發完成，并于2022-10-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種神經網絡模型的文本分布對抗訓練方法及裝置、情感分析方法在說明書摘要公布了：為了解決情感分析模型可能會受到對抗攻擊的問題，通過訓練數據集中每個樣本的對抗分布，來對模型進行對抗訓練從而得到一個魯棒的神經網絡模型。本發明公開了一種神經網絡模型的文本分布對抗訓練方法，采取對抗訓練的方法，通過求每個樣本的對抗分布，從而探索在整個對抗空間中的對抗樣本來訓練神經網絡模型，提升其魯棒性。

本發明授權一種神經網絡模型的文本分布對抗訓練方法及裝置、情感分析方法在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型的文本分布對抗訓練方法，其特征在于，包括： S1：獲取訓練數據集； S2：構建情感分析模型，情感分析模型包括詞嵌入模型和雙向循環神經網絡，詞嵌入模型用于根據輸入的詞得到詞嵌入，雙向循環神經網絡對詞嵌入構成的特征序列進一步編碼得到序列信息，并得到序列信息的情感分析結果； S3：對構建的情感分析模型進行基于文本的對抗分布訓練，具體包括：讀取訓練數據集中的樣本，每個樣本由一條評論及其對應的標簽組成，訓練過程中，加入損失函數，將一個批量的樣本輸入，然后對每一個樣本進行分布預測，每一個樣本的分布為高斯分布，高斯分布的平均值為，方差為，在每一個樣本的詞嵌入向量上加上一個初始化后的噪聲，對其進行預測，將預測的結果和標簽進行對比，并根據對比結果對噪聲進行優化，得到樣本的對抗分布；將每一個得到對抗分布的樣本輸入到情感分析模型中進行訓練，對模型參數進行調整，得到訓練好的情感分析模型； 其中，樣本的對抗分布利用變分推斷估計得到，具體為： 選擇學習一個映射，其中表示一個分布函數，表示維度，表示目標分布，映射以條件方式定義每個輸入的對抗性分布，而不是學習每個數據的分布參數，通過一個條件發生器網絡來實例化，它以一個自然例子為輸入，并輸出參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區珞珈山武漢大學；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。