基于知识驱动与智能推理的隐式细粒度情感分析方法

本发明公开了基于知识驱动与智能推理的隐式细粒度情感分析方法，涉及情感分析技术领域，包括以下步骤：S1、对原始文本数据进行数据预处理与文本深度表示建模；S2、采用多维语义嵌入；S3、基于因果链的隐性情感推理；S4、自适应深度学习框架的模型训练；S5、强化学习驱动的情感推理路径优化；S6、引入逻辑约束与因果推理路径精细调控；S7、推理结果输出与可解释性分析，本发明提出的基于知识驱动与智能推理的隐式细粒度情感分析方法，结合领域知识图谱、逻辑推理及强化学习，显著提升了对隐式情感的识别能力，该方法有效弥补了现有技术的不足，适用于多种复杂文本分析任务，具有较强的应用价值和商业潜力。