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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利融合触发词事理图与文本特征的事件干预策略生成方法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：CN119377377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411324176.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权融合触发词事理图与文本特征的事件干预策略生成方法是由施重阳;何煜晖;郭天宇;李天泽设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合触发词事理图与文本特征的事件干预策略生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了融合触发词事理图与文本特征的事件干预策略生成方法，属于人工智能与自然语言处理技术领域。本发明针对社会事件干预策略生成这一需求，提出了一种全新的任务框架，结合触发词事理图与文本特征，构建了全新的数据集和生成模型。通过将事件触发词事理图与文本特征相结合，设计了一种融合图结构和文本特征的社会事件表征方法，能够有效捕捉事件的结构信息和语义信息，提升了模型对事件的理解能力，从而生成更具针对性和合理性的干预策略。通过大模型知识蒸馏与弱监督训练相结合，解决了在事件数据稀疏情况下模型难以有效训练的问题。通过大模型的知识指导，增强了策略生成模型的泛化能力，同时确保了生成策略的多样性和实用性。

本发明授权融合触发词事理图与文本特征的事件干预策略生成方法在权利要求书中公布了：1.融合触发词事理图与文本特征的事件干预策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：提取事件触发词，构建事件触发词事理图； 采用基于大模型的触发词抽取方法，构建提示模板并提供抽取案例，通过大模型提取事件文本数据中能够反映事件发生、发展、转折的关键词或动名词短语，自动识别事件文本中的关键事件要素； 当提取到事件触发词后，对触发词集合进行聚类合并； 将聚类后的触发词表示为图节点，根据触发词在事件中的顺序关系连接图边，构造全局事件触发词事理图，通过图谱结构表示事件要素及其之间的因果关系； 步骤2：设计图神经网络，对事件触发词图进行编码表示； 首先对触发词进行语义表示，作为触发词节点的初始编码表示； 然后，对触发词图中节点和边的信息进行传播与聚合，对构造的事件触发词事理图进行高维编码表示； 步骤3：设计图结构与文本特征融合模块，对社会事件进行表征； 首先利用编码器网络提取文本特征；然后，基于事件触发词子图节点表征，计算当前事件中触发词的关联关系，得到触发词关联矩阵，将触发词关联矩阵与文本自注意力权重矩阵相加，在文本特征中融合图结构编码信息；最终计算得到的社会事件表征包含了事件的结构信息和语义信息； 步骤4：模型根据社会事件表征生成事件干预策略； 步骤5：将模型生成结果输入大模型，通过思维链提示改写原策略； 得到社会事件的表征后，模型解码器生成初步的干预策略；使用大模型对模型生成的初步策略进行评价与改写； 将初步干预策略输入大模型，并结合思维链提示技术进行改写；在第一阶段，大模型评估初步干预策略的语义连贯性与策略连贯性，并以此为依据进行改写，强化策略的自身逻辑性；在第二阶段，大模型评估该策略是否解决输入事件的关键问题，并以此为依据对策略进行改写优化； 步骤6：协同训练神经网络，使用困惑度损失和相似度损失作为损失函数计算损失值； 最终模型通过触发词图和文本特征融合学习社会事件表征，实现干预策略的自动化生成。

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