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龍圖騰網獲悉北京計算機技術及應用研究所申請的專利一種結合知識圖譜的事件信息增強與推演預測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：CN120197710B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510673350.2，技術領域涉及：G06N5/04；該發明授權一種結合知識圖譜的事件信息增強與推演預測方法是由袁曉光;陳靜;欒真;張宏;方志;劉琦設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結合知識圖譜的事件信息增強與推演預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種結合知識圖譜的事件信息增強與推演預測方法，屬于自然語言處理、知識圖譜領域。為解決現有事件推演方法未能有效融合多維度信息，導致推演結果的準確性和魯棒性不足；傳統事件推演方法多依賴于大量實體鏈接信息，導致在實際應用中效率低且易受數據稀缺性影響的問題，本發明的方法包括數據輸入與預處理、知識圖譜構建與優化、事件語義背景增強、事件推演預測、事件推演預測五個步驟。本發明通過引入跨領域知識圖譜和圖神經網絡等技術，能夠有效克服傳統方法在事件推演中的局限性，本發明利用知識圖譜構建豐富的事件語義背景，并結合事件間的時序和因果關系，進行事件信息的增強與推演，從而提高事件推演的準確性與可靠性。

本發明授權一種結合知識圖譜的事件信息增強與推演預測方法在權利要求書中公布了：1.一種結合知識圖譜的事件信息增強與推演預測方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 步驟一、數據輸入與預處理：從多源異構數據中提取事件信息，完成數據清洗和標準化，并統一時間和地理數據格式； 步驟二、知識圖譜構建與優化：基于預處理數據構建知識圖譜，包括事件節點及其時間、空間和因果關系鏈，并進行知識圖譜優化； 步驟三、事件語義背景增強：在知識圖譜基礎上，采用多維度語義增強技術，通過正弦-余弦編碼生成時間特征，利用GeoEncoder嵌入地理位置，并結合基于RoBERTa的因果分析模型提取潛在因果鏈條；隨后，采用圖卷積神經網絡GCN進行多跳語義傳播，通過自注意力機制提升關鍵節點的信息聚合能力，從而增強事件表示的全局一致性； 步驟四、事件推演預測：基于語義增強后的知識圖譜，利用圖卷積神經網絡GCN捕捉節點顯式關系，結合圖注意力網絡GAT分配節點權重，構建事件推演模型；模型推演路徑時采用啟發式A*算法尋找最優路徑，并通過Softmax函數歸一化路徑權重，生成未來事件的概率分布；然后，對事件推演模型進行訓練； 步驟五、動態優化與結果輸出：通過一致性檢測規則實時更新知識圖譜，快速校驗和添加新節點及關系；利用變分貝葉斯推斷對事件的不確定性進行量化建模，為推演結果提供置信度評分；輸出階段，以JSON格式提供預測結果，并通過D3.js可視化展示推演路徑和知識圖譜結構，同時生成詳細事件報告，支持實際場景應用； 其中，所述步驟一中，從多源異構數據中提取事件信息包括：文本特征提取時，使用NER識別事件主體、客體和動作，并結合BERT編碼時間與因果線索；而圖像特征提取時，通過YOLOv8檢測關鍵物體，并結合面向視頻理解與動作識別的I3D模型識別動態事件，為后續知識圖譜構建提供高質量輸入。

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