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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇路特?cái)?shù)字科技有限公司申請(qǐng)的專利一種融合詞性和因果指示詞特征的事件因果關(guān)系識(shí)別方法獲國(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：CN118378628B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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：202410295561.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/30；該發(fā)明授權(quán)一種融合詞性和因果指示詞特征的事件因果關(guān)系識(shí)別方法是由黃飛躍;戚俊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-03-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種融合詞性和因果指示詞特征的事件因果關(guān)系識(shí)別方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供融合詞性與因果指示詞特征的事件因果關(guān)系識(shí)別方法，屬于深度學(xué)習(xí)及自然語(yǔ)言處理相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)。包括：將因果關(guān)系識(shí)別任務(wù)轉(zhuǎn)化為短文本級(jí)別的二分類任務(wù)并利用預(yù)訓(xùn)練的XLNet模型生成初步的詞嵌入向量，在詞嵌入向量中加入詞性特征；人工構(gòu)建因果指示詞庫(kù)，利用“0?1”編碼將單詞是否為因果指示詞轉(zhuǎn)化為二元特征，并將該二元特征加入到融合了詞性特征的詞嵌入向量中；將融合了詞性與因果指示詞特征的嵌入向量納入到雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；然后通過(guò)多頭注意力機(jī)制，增強(qiáng)因果指示詞在整個(gè)文本中的權(quán)重系數(shù)，使模型更關(guān)注與因果關(guān)系相關(guān)的語(yǔ)義信息；最終將輸出的嵌入向量輸入到Softmax分類器中做一個(gè)二分類任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)因果關(guān)系的識(shí)別。

本發(fā)明授權(quán)一種融合詞性和因果指示詞特征的事件因果關(guān)系識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合詞性與因果指示詞特征的事件因果關(guān)系識(shí)別方法，其特征在于，包括： 生成初始詞嵌入向量并融合詞性特征，采用XLNet模型作為基礎(chǔ)模型將文本序列轉(zhuǎn)化為初步的詞嵌入向量，利用One-hot編碼對(duì)文本序列中的所有單詞的詞性進(jìn)行編碼生成詞性特征，將初始詞嵌入向量與詞性特征拼接融合，提高每個(gè)單詞的特征表示； 構(gòu)建因果指示詞庫(kù)并融合因果指示詞特征，人工構(gòu)建因果指示詞庫(kù)，詞庫(kù)中包含所有可能指示因果關(guān)系的單詞或短語(yǔ)，利用“0-1”編碼對(duì)文本序列中的所有單詞是否為因果指示詞進(jìn)行編碼生成因果指示詞特征，將該二元特征加入到融合了詞性特征的詞嵌入向量中以增強(qiáng)因果語(yǔ)義特征； 增強(qiáng)上下文的語(yǔ)義信息，將融合了詞性與因果指示詞特征的詞嵌入向量輸入到雙向門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中捕獲正反向的上下文語(yǔ)義特征信息； 融合多頭注意力機(jī)制，通過(guò)加入多頭注意力機(jī)制提高因果指示詞的權(quán)重系數(shù)，捕獲長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，使得模型更能關(guān)注與因果關(guān)系相關(guān)的語(yǔ)義信息； 事件因果關(guān)系識(shí)別，將上層輸出的高維向量輸入到Softmax層中進(jìn)行結(jié)果換算，最終達(dá)到識(shí)別因果關(guān)系的任務(wù)。

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