买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种面向事件抽取的标注指南自动生成与迭代优化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：CN121524707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610056502.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向事件抽取的标注指南自动生成与迭代优化方法是由董振江;陆立群;徐康;亓晋设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向事件抽取的标注指南自动生成与迭代优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理与信息抽取技术领域，公开了一种面向事件抽取的标注指南自动生成与迭代优化方法。该方法包括：为预定义事件类型，基于标注样本利用大语言模型生成初始标注指南并压缩为轻量级指南；采用两阶段抽取策略，先利用轻量级指南识别事件类型，再根据类型召回完整指南进行端到端抽取，获得预测结果；基于预定义的事件层与论元层错误类型集合，对预测错误进行识别与聚类，形成错误簇；针对错误簇，利用大模型生成对标注指南的更新操作，经验证有效后完成迭代优化。本发明实现了标注指南的自动化生成与持续进化，通过结构化表示与错误聚类机制，显著提升了指南的可维护性、泛化能力及事件抽取性能。

本发明授权一种面向事件抽取的标注指南自动生成与迭代优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向事件抽取的标注指南自动生成与迭代优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：标注指南初始化与压缩：为预定义的事件类型集合中的每一事件类型，基于其对应的标注样本，利用大语言模型生成包含事件定义与论元定义的初始标注指南；并对每一初始标注指南进行压缩，生成用于事件类型识别的轻量级指南； 步骤S2：两阶段事件抽取：对于每一事件类型的标注样本，首先使用当前迭代版本的轻量级指南集合指导大语言模型识别样本中包含的一个或多个事件类型；其次，根据识别出的事件类型，从当前迭代版本的标注指南集合中检索对应的标注指南，并使用检索到的标注指南指导大语言模型进行端到端事件抽取，获得预测结果； 步骤S3：错误聚类：将预测结果与真实标注进行比对，基于预定义的、包含事件层错误类型与论元层错误类型的事件抽取错误类型集合识别错误，并将属于同一错误类型的错误聚合成错误簇； 步骤S4：指南迭代更新：针对每一错误簇，利用大语言模型分析该错误簇中错误实例，生成对当前标注指南的更新操作；应用更新操作得到更新后的标注指南，并验证其性能，若事件抽取性能提升则完成本轮迭代。

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邮电大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。