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龙图腾网获悉南京理工大学;中国科学院信息工程研究所申请的专利一种融合注意力机制与卷积神经网络的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：CN115964497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310154608.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种融合注意力机制与卷积神经网络的事件抽取方法是由周永彬;周沁仪;林海伦;张倩设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合注意力机制与卷积神经网络的事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合注意力机制与卷积神经网络的事件抽取方法，其步骤包括：1利用文本编码器对待提取文本内容进行特征表示，得到该待提取文本的分布式特征；2利用特征提取器从所述分布式特征中提取该待提取文本的语境特征及词汇之间的关联信息；3将该待提取文本的语境特征及词汇之间的关联信息输入事件触发词分类器，输出该待提取文本的事件触发词，然后基于该待提取文本的事件触发词确定该待提取文本的事件类型；4事件元素分类器根据该待提取文本的事件类型、语境特征，对该待提取文本中每个分词依次进行判断是否为事件元素；5使用元素角色分类器识别每一所述事件元素的角色类别。本发明大大提升了事件抽取的准确率且效率高。

本发明授权一种融合注意力机制与卷积神经网络的事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合注意力机制与卷积神经网络的事件抽取方法，其步骤包括： 1利用文本编码器对待提取文本内容进行特征表示，得到该待提取文本的分布式特征； 2利用特征提取器从所述分布式特征中提取该待提取文本的语境特征及词汇之间的关联信息；其中，特征提取器对分布式特征提取分为两个过程：句子级别特征捕获和高级语义特征捕获；所述句子级别特征捕获的方法为：使用双向长短时记忆网络捕获句向量上下文信息，将分布式特征输入双向长短时记忆网络，串联第i个字符的前向和后向输出，得到第i个字符的序列特征向量，记为，得到第i个字符的句子级语义表示；所述高级语义特征捕获的方法为：计算，将获取的通过卷积层使用多个卷积核进行组合完成局部特征提取，表示进行卷积运算，卷积核为k；计算，完成不同卷积核处理后的最大池化操作，得到融合句子的局部特征与语义结构高维特征向量；利用融合注意力机制计算，表示解码字隐向量，是编码器中不同词对应的隐向量，与编码区中每个词通过向量点积分别计算出一个值，通过函数计算权值；计算输出向量，获取句中字与目标实体的相关性特征向量，为待提取文本中分词与目标实体的相关性特征向量，其中； 3将该待提取文本的语境特征及词汇之间的关联信息输入事件触发词分类器，输出该待提取文本的事件触发词，然后基于该待提取文本的事件触发词确定该待提取文本的事件类型；其中，所述事件触发词分类器将拼接后输入至条件随机场中，得到该待提取文本中每一分词对应的事件类型；为分词对应的语义结构高维特征向量； 4事件元素分类器根据该待提取文本的事件类型、语境特征，对该待提取文本中每个分词依次进行判断是否为事件元素； 5使用元素角色分类器识别每一所述事件元素的角色类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京理工大学;中国科学院信息工程研究所，其通讯地址为：210014 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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