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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114036908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111355005.2，技术领域涉及：G06F40/169；该发明授权一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置是由李成龙;谢洋洋设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置，所述方法包括：建立事件模板；采集文本并按事件模板对文本进行标注；读取标注好的文本，对文本进行预处理并根据标注的实体对预处理后的文本打标签；将打标签后的文本转化成对应的向量得到字符级特征；将打标签后的文本中每个字符构造对应的BMES集合，对每个集合中的单词进行加权相加得到词表特征；将词表特征与字符级特征进行拼接融合实现特征提取；抽取文本中事件对应的事件触发词实体和事件元素实体；事件抽取；通过随机梯度下降法训练网络；本发明的优点在于：融合词表信息，提高事件抽取精度。

本发明授权一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一：建立事件模板，所述事件模板为资产冻结事件，资产冻结事件包括的事件元素为被冻结方、冻结股份、冻结开始时间和冻结截止时间； 步骤二：采集文本并按事件模板对文本进行标注，确定事件触发词实体和事件元素实体，将标注好的文本用json格式保存； 步骤三：读取标注好的文本，对文本进行预处理并根据标注的实体对预处理后的文本打标签； 步骤四：将打标签后的文本转化成对应的向量得到字符级特征； 步骤五：将打标签后的文本中每个字符构造对应的BMES集合，B代表由对应字符为开头的所有匹配词，M代表由以对应字符为中间的所有匹配词，E代表由以对应字符为结尾的所有匹配词，S是由对应字符单独组成词的所有匹配词，如果一个词集是空的，则用词NONE来表示；对每个集合中的单词进行相关编码，将其转换为对应的文本向量，并对每个集合中的单词计算TF-IDF值作为每个单词的权重，对每个集合中的单词进行加权相加得到词表特征；将词表特征与字符级特征进行拼接融合实现特征提取； 步骤六：抽取文本中事件对应的事件触发词实体和事件元素实体； 步骤七：事件抽取； 步骤八：将提取的特征、事件触发词实体、事件元素实体以及事件输入到神经网络中通过随机梯度下降法训练网络，训练好的网络作为优化的模型，利用优化的模型进行中文篇章级事件抽取。

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