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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于因果事件抽取模型的因果事件抽取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：CN116431789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310419495.0，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于因果事件抽取模型的因果事件抽取方法是由丁效;秦兵;刘挺;徐焕琛;高靖龙设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果事件抽取模型的因果事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果事件抽取模型的因果事件抽取方法，包括以下步骤：基于事件抽取以及因果关系识别两个子任务，构建因果事件抽取模型；获取待输入语句；基于预训练语言模型，对待输入语句进行编码，基于序列标注解码器，对编码的待输入语句进行解码，抽取存在因果关联的事件；基于因果事件抽取模型，构建初始背景图；将事件插入到初始背景图，获得更新背景图；采用图神经网络，对更新背景图，进行编码以及更新，获得抽取的事件的表示；基于分类器以及抽取的事件的表示，获得事件之间的因果关系，实现因果事件的抽取。对不同因果事件对的句子的实验结果证明了本发明的方法抽取复杂因果关系的能力。

本发明授权一种基于因果事件抽取模型的因果事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果事件抽取模型的因果事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于事件抽取以及因果关系识别两个子任务，构建因果事件抽取模型； 获取待输入语句； 基于预训练语言模型，对所述待输入语句进行编码，基于序列标注解码器，对编码的所述待输入语句进行解码，抽取存在因果关联的事件； 基于所述因果事件抽取模型，获取所述待输入语句的知识图谱节点以及所述知识图谱节点的预设跳数邻居，构建初始背景图； 将所述事件插入到所述初始背景图，获得更新背景图； 采用图神经网络，对所述更新背景图，进行编码以及更新，获得抽取的所述事件的表示； 基于分类器以及抽取的所述事件的表示，获得所述事件之间的因果关系，实现因果事件的抽取； 抽取存在因果关联的事件的方法为： 基于因果事件抽取模型，获得所述待输入语句的token表示； 将所述待输入语句的token表示输入所述预训练语言模型，获得预融合的token表示； 将所述预融合的token表示，输入所述序列标注解码器，抽取所述待输入语句中存在因果关联的事件； 构建初始背景图的方法为： 检索所述待输入语句外部知识图谱，获得所述待输入语句的所述知识图谱节点； 添加所述知识图谱节点的所述预设跳数邻居和任意一对所述知识图谱节点之间的路径上的任意所述知识图谱节点，获得节点集合； 将所述待输入语句以及所述知识图谱节点的连接，输入所述预训练语言模型，输出节点相关性评分； 基于所述节点相关性评分，修剪所述节点集合； 将所述知识图谱中，连接被修剪过的所述节点集合以及所述知识图谱节点的任何节点对的所有边，作为所述初始背景图的边，实现所述初始背景图的构建。

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