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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利事件因果关系识别模型的识别方法、设备及存储介质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：CN115292551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210793375.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权事件因果关系识别模型的识别方法、设备及存储介质是由徐睿峰;范创;刘道兴设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本事件因果关系识别模型的识别方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了事件因果关系识别模型的识别方法、设备及存储介质。该方法包括：基于文档的文本内容建立以向量表征的实例节点、事件节点以及文档节点；将各实例节点、事件节点与文档节点之间有条件地进行连接，以构建关系图模型；通过图卷积网络对关系图模型进行训练，以利用与每个实例节点、每个事件节点以及文档节点连接的其他节点对应更新各节点；基于更新后的各节点，通过节点之间已建立的连接关系获得两个事件节点之间的连接路径；基于两个事件节点之间的连接路径，计算两个事件节点之间的因果概率，以识别两个事件节点对应的文本事件之间的因果关系。通过上述方式，本申请实现以事件为单位进行因果关系识别，降低因果关系识别的误差。

本发明授权事件因果关系识别模型的识别方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种事件因果关系识别模型的识别方法，其特征在于，包括：基于文档的文本内容建立以向量表征的实例节点、事件节点以及文档节点；其中，所述事件节点对应的文本事件是指向同一所述文本事件的各所述实例节点对应的文本实例的集合，所述文本内容包括各所述文本事件和各所述文本实例；将指向同一所述文本事件的全部所述实例节点之间进行连接、将每个所述实例节点与对应的所述事件节点之间进行连接、将在预设文本片段中同时出现所述实例节点的不同的所述事件节点之间进行连接以及将所有的所述事件节点与所述文档节点之间进行连接，以构建关系图模型；通过图卷积网络对所述关系图模型进行训练，以利用与每个所述实例节点、每个所述事件节点以及所述文档节点连接的其他节点对应更新各所述实例节点、所述事件节点以及所述文档节点；基于更新后的各所述实例节点、各所述事件节点以及所述文档节点，通过所述实例节点之间、所述实例节点与相应的所述事件节点之间、所述事件节点之间以及所述事件节点和所述文档节点之间已建立的连接关系获得两个所述事件节点之间的连接路径；基于两个所述事件节点之间的连接路径，计算两个所述事件节点之间的因果概率，以识别两个所述事件节点对应的文本事件之间的因果关系；其中，所述基于文档的文本内容建立以向量表征的实例节点、事件节点以及文档节点，包括：将所述文本内容中对应于所述文本实例、所述文本事件以及整个所述文本内容进行向量化，以得到表征所述实例节点的第一初始向量、表征所述事件节点的第二初始向量以及表征所述文档节点的第三初始向量；所述通过图卷积网络对所述关系图模型进行训练，以利用与每个所述实例节点、每个所述事件节点以及所述文档节点连接的其他节点对应更新各所述实例节点、所述事件节点以及所述文档节点，包括：通过关系图卷积网络利用与每个所述实例节点、每个所述事件节点以及所述文档节点连接的其他节点对所述第一初始向量、所述第二初始向量以及所述第三初始向量进行逐层更新，以得到表征更新后的所述实例节点的第一非局部特征向量、表征更新后的所述事件节点的第二非局部特征向量以及表征更新后的所述文档节点的第三非局部特征向量；所述基于更新后的各所述实例节点、各所述事件节点以及所述文档节点，通过所述实例节点之间、所述实例节点与相应的所述事件节点之间、所述事件节点之间以及所述事件节点和所述文档节点之间已建立的连接关系获得两个所述事件节点之间的连接路径，包括：利用所述第二非局部特征向量和对应的各所述第一非局部特征向量计算出表征所述事件节点的组合特征向量；利用具有直接连接关系的两个所述事件节点对应的所述组合特征向量计算两个所述事件节点之间的边的连接向量，进而得到所有对应于直接连接关系的边的所述连接向量；利用所有所述连接向量建立所述事件节点中的两个预设节点之间的连接路径；其中，所述两个预设节点是所有所述事件节点中的任意两个所述事件节点。

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哈尔滨工业大学(深圳)，其通讯地址为：518063 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。