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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利非結構化事件抽取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：CN115712721B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202211009765.2，技術領域涉及：G06F16/353；該發明授權非結構化事件抽取方法是由鄭旭;孫明;張栗粽;高磊;邵子洋設計研發完成，并于2022-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本非結構化事件抽取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種非結構化事件抽取方法，包括事件觸發詞抽取和事件元素抽取兩個子任務；首先在自然語言文本中找出代表事件類型的事件觸發詞，通過對文本進行嵌入獲得向量表示，通過不同層次的注意力機制獲得語義特征，輸入到分類器中獲得事件觸發詞抽取結果；然后進行事件元素抽取，事件元素是事件中的參與者，因此基于事件觸發詞抽取結果和多重語義信息構建事件元素抽取模型，獲得語義特征，輸入到分類器中獲得事件元素抽取結果。本發明通過充分挖掘語言文本中的語義信息，準確、高效抽取事件觸發詞和事件元素，從而提高事件抽取方法的效果。

本發明授權非結構化事件抽取方法在權利要求書中公布了：1.一種非結構化事件抽取方法，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，并通過有監督的詞級別注意力機制在關注事件觸發詞的狀態下獲得句子語義； S2、根據有監督的句子級別注意力機制在重點關注包含事件觸發詞的句子的狀態下獲得文檔語義； S3、采用文本嵌入方法獲取文本中代表主題信息重點語句的主題句的向量表示； S4、將待分類的事件觸發詞候選詞與獲得的所述文檔語義進行融合，并輸入到分類器，得到事件觸發詞抽取結果； 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體類型信息的語義增強的詞表示； S6、根據獲得的語義增強的詞表示，采用Bi-GRU結構獲取深層次上下文信息，并結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果； 所述步驟S3中主題句的獲取，包括： 將重點語句的多句主題句通過BERT預訓練模型得到向量嵌入、和，并將其拼接得到主題句向量： 其中，、和分別為語料文章中標題以及第一段和最后一段第一句話； 所述步驟S4具體包括： 將獲得的句子語義、文檔語義、主題語義和詞表達結合，得到融合語義： 其中，為詞表達；為實體類型表達； 基于Bi-GRU結構，得到隱藏表示，其中，為正向狀態，為反向狀態； 采用歸一化處理，得到維的概率向量； 文檔集的loss函數： 其中，為該單詞是第K類事件觸發詞的概率，為真正的觸發詞類型，為指標函數，為訓練文檔集；和為模型參數；和為已定義的損失函數。

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