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龙图腾网获悉人民网股份有限公司申请的专利基于超图建模文档级因果结构的事件因果关系识别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：CN116719900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310595004.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于超图建模文档级因果结构的事件因果关系识别方法是由徐明华;项威;刘程;杨松;仝春艳;黄涛设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超图建模文档级因果结构的事件因果关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图建模文档级因果结构的事件因果关系识别方法，基于该方法提出了因果超图神经网络模型，模型中设计了成对事件语义学习模块与文档级因果结构学习模块。本发明首先对文本按照成对事件和事件两种方式进行预处理；采用基于提示学习的预训练语言模型对成对事件句子建模，经过成对事件语义学习得到事件提及表示，同时预测事件对因果关系；采用预训练语言模型对句子建模，得到超图节点初始表示；结合预测的事件对因果关系，建模文档级因果超图；结合超图卷积学习，得到文档级事件表示；最后经过多层感知器处理，得到事件对的因果关系识别结果。本发明融合了提示学习和超图神经网络的优点，能有效提高事件因果关系识别的准确度。

本发明授权基于超图建模文档级因果结构的事件因果关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图建模文档级因果结构的事件因果关系识别方法，其特征在于，包括文本预处理步骤、成对事件语义学习步骤、预训练成对事件语义学习模块、文档级因果结构学习步骤、文档级因果关系识别步骤、训练和测试网络步骤；其中：1文本预处理步骤：输入原始文档，按照成对事件和事件两种方式进行预处理，得到成对事件所在句子对与事件所在句子两类数据；2成对事件语义学习步骤：采用基于提示学习的PLM，结合自定义模板对步骤1里的成对事件所在句子对建模，得到成对事件的上下文语义表示以及成对事件因果关系的预测结果；3预训练成对事件语义学习模块步骤：基于预测的虚拟答案词与真实答案词构建交叉熵损失函数，通过最小化损失函数实现对成对事件语义学习模块的预训练，并在验证集中选择总体F1最高的模型作为成对语义学习模型；4文档级因果结构学习步骤：将步骤1里的事件所在句子输入另一个PLM，得到句子级事件表示，结合步骤2里的成对事件因果关系的预测结果构建文档级因果超图，经过超图卷积神经网络，得到文档级事件表示；5文档级因果关系识别步骤：拼接步骤2里的成对事件的上下文语义表示和步骤4里的文档级事件表示，通过多层感知网络预测文档中每个事件对存在因果关系的概率；6训练和测试网络步骤：基于预测的因果概率分布和真实的因果标签y构建损失函数，然后训练网络以最小化损失函数，训练完成后输入验证集和测试集文档，选取验证集文档上F1值最高的模型，从而得到所对应的测试样本的因果关系预测结果。

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