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龙图腾网恭喜中国电子科技集团公司第三十研究所申请的专利一种基于实体与触发词融合识别的事件检测与抽取方法及系统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：CN119557443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510127803.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于实体与触发词融合识别的事件检测与抽取方法及系统是由曾曦;陈天莹;李霄;吕伟;徐舒霖;杜忠和设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实体与触发词融合识别的事件检测与抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实体与触发词融合识别的事件检测与抽取方法及系统，该方法包括：提取事件文本数据中的触发词；基于词嵌入模型将事件文本映射至向量空间，并构造事件文本分类器对事件文本中所有词性为动词的词与触发词进行相似性度量；构建事件检测模型，以获取事件文本数据中的事件类别；识别事件的关键要素实体；构建依存句法树以表示句子的句法依存关系；获取依存句法树的得分；将预处理后的词向量和经过有监督学习到的词性向量表示输入到角色标注模型中进行融合后得到具有词性特征的向量表示，训练后经过条件随机场处理得到词的最终语义角色标签。本发明实现了基于实体的事件精准检测，并牵引事件的高质量抽取。

本发明授权一种基于实体与触发词融合识别的事件检测与抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实体与触发词融合识别的事件检测与抽取方法，其特征在于，包括：步骤1：对事件文本数据进行预处理，提取事件文本数据中的触发词；步骤2：基于词嵌入模型将事件文本映射至向量空间，并构造事件文本分类器对事件文本中所有词性为动词的词与触发词进行相似性度量，实现事件句及事件类别的分类与检测；步骤3：构建事件检测模型，以获取事件文本数据中的事件类别；步骤4：基于获取的事件类别，采用命名实体识别技术，识别事件的关键要素实体；步骤5：构建依存句法树以表示句子的句法依存关系；步骤6：将依存句法树转换为依存图，再将依存图转换为依存子图，依存句法树的得分等于各个从属依存子图的分数之和；步骤7：使用长短期记忆网络网络层、条件随机场和后处理组成角色标注模型；将语料输入到角色标注模型进行训练得到初始语义角色标签，加入词性特征信息，以词性标签为目标向量通过有监督学习得到词性标签的向量表示；将经过独热编码向量化得到的词向量和经过有监督学习到的词性向量表示输入到角色标注模型中进行融合后得到具有词性特征的向量表示，将得到的向量表示输入到角色标注模型中进行训练，训练后经过条件随机场处理得到词的最终语义角色标签；所述步骤3包括：对事件文本数据进行分析时，将已经进行分词的每一条文本看作为一个序列，序列记为，也称为观察序列，为第i个序列；通过对文本数据进行分析以提取相关特征，并且对序列中的每个元素进行特征标注；与输入序列相对应的输出序列的标注结果记为，且每个随机变量均满足马尔科夫特性，则条件概率作为输出标记结果的概率分布；通过时间数据集对构建的事件检测模型进行训练，以获取事件文本数据中的事件类别；条件概率的计算公式为： （1） （2）式中，和是特征函数；和是对应的权值；是规范化因子，求和是在所有可能的输出序列上进行，先对所有标记序号求和再对所有特征函数求和；是定义在边上的特征函数，称为转移特征，依赖于当前和前一个位置；是定义在节点上的特征函数，称为状态特征，依赖于当前位置；和都依赖于位置，是局部特征函数；所述步骤5包括：步骤51：利用依存句法分析技术对领域事件数据进行解析并生成句法分析树，获取句子的依存句法关系，根据句法依存树的关键枝干来匹配句法依存模式，即句子中的主谓关系或动宾关系，根据匹配到的句法依存模式，进行对应的事件要素多元组的槽抽取填充，并将主语、谓语、宾语、时间、地点作为元事件多元组的句子主干，而将其余句法关系词汇作为核心词的附加属性，最后获取单个或多个元事件多元组；其余句法关系词汇包括状语和定语；步骤52：针对抽取的实体元素进行语义角色的填充，其中语义角色用于对事件句中的事件元素进行识别，再按照事件模板将事件元素填充至对应的语义角色中，实现语义角色的抽取；步骤53：实现事件关键要素的抽取，形成事件五元组，事件五元组包括事件类型、事件句、时间、地点和人物；步骤54：将句子转换成依存句法树，且该依存句法树用一个有向完全图来表示，该有向完全图通过寻找一棵最大生成树来表示句法依存的结构。

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