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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利非結(jié)構(gòu)化事件抽取方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115712721B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211009765.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)非結(jié)構(gòu)化事件抽取方法是由鄭旭;孫明;張栗粽;高磊;邵子洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本非結(jié)構(gòu)化事件抽取方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種非結(jié)構(gòu)化事件抽取方法，包括事件觸發(fā)詞抽取和事件元素抽取兩個(gè)子任務(wù)；首先在自然語(yǔ)言文本中找出代表事件類型的事件觸發(fā)詞，通過(guò)對(duì)文本進(jìn)行嵌入獲得向量表示，通過(guò)不同層次的注意力機(jī)制獲得語(yǔ)義特征，輸入到分類器中獲得事件觸發(fā)詞抽取結(jié)果；然后進(jìn)行事件元素抽取，事件元素是事件中的參與者，因此基于事件觸發(fā)詞抽取結(jié)果和多重語(yǔ)義信息構(gòu)建事件元素抽取模型，獲得語(yǔ)義特征，輸入到分類器中獲得事件元素抽取結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)充分挖掘語(yǔ)言文本中的語(yǔ)義信息，準(zhǔn)確、高效抽取事件觸發(fā)詞和事件元素，從而提高事件抽取方法的效果。

本發(fā)明授權(quán)非結(jié)構(gòu)化事件抽取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種非結(jié)構(gòu)化事件抽取方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、采用嵌入方法獲取輸入文本的向量表示，并通過(guò)有監(jiān)督的詞級(jí)別注意力機(jī)制在關(guān)注事件觸發(fā)詞的狀態(tài)下獲得句子語(yǔ)義； S2、根據(jù)有監(jiān)督的句子級(jí)別注意力機(jī)制在重點(diǎn)關(guān)注包含事件觸發(fā)詞的句子的狀態(tài)下獲得文檔語(yǔ)義； S3、采用文本嵌入方法獲取文本中代表主題信息重點(diǎn)語(yǔ)句的主題句的向量表示； S4、將待分類的事件觸發(fā)詞候選詞與獲得的所述文檔語(yǔ)義進(jìn)行融合，并輸入到分類器，得到事件觸發(fā)詞抽取結(jié)果； S5、采用嵌入方法獲得輸入文本的向量表示，并獲得融合事件類型信息和實(shí)體類型信息的語(yǔ)義增強(qiáng)的詞表示； S6、根據(jù)獲得的語(yǔ)義增強(qiáng)的詞表示，采用Bi-GRU結(jié)構(gòu)獲取深層次上下文信息，并結(jié)合事件特征和句子特征獲得融合特征信息； S7、將融合特征信息輸入到分類器中，得到事件元素抽取結(jié)果； 所述步驟S3中主題句的獲取，包括： 將重點(diǎn)語(yǔ)句的多句主題句通過(guò)BERT預(yù)訓(xùn)練模型得到向量嵌入、和，并將其拼接得到主題句向量： 其中，、和分別為語(yǔ)料文章中標(biāo)題以及第一段和最后一段第一句話； 所述步驟S4具體包括： 將獲得的句子語(yǔ)義、文檔語(yǔ)義、主題語(yǔ)義和詞表達(dá)結(jié)合，得到融合語(yǔ)義： 其中，為詞表達(dá)；為實(shí)體類型表達(dá)； 基于Bi-GRU結(jié)構(gòu)，得到隱藏表示，其中，為正向狀態(tài)，為反向狀態(tài)； 采用歸一化處理，得到維的概率向量； 文檔集的loss函數(shù)： 其中，為該單詞是第K類事件觸發(fā)詞的概率，為真正的觸發(fā)詞類型，為指標(biāo)函數(shù)，為訓(xùn)練文檔集；和為模型參數(shù)；和為已定義的損失函數(shù)。

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