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龙图腾网恭喜国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心;讯飞智元信息科技有限公司申请的专利一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成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：CN114265932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202111530106.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统是由周小敏;应鸿晖;刁则鸣;聂芹芹;石易;王玉杰;张震;吴飞;卓采标;方四安;李博设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统，所述方法包括如下步骤：对新闻数据集合进行分词，合并后生成词文档序列；训练主题模型，利用训练好的主题模型来完成主题的聚类，得到主题聚类结果；将所有的关键词拼接后输入到bert模型中，最终的新闻文本向量表示为所有token的向量的平均；对于每个主题下获得的所有事件进行分支确定，得到每个主题对应的分支集合，将每个分支中的事件按照时间先后顺序连接，并将分支也按照时间先后顺序连接，即按照分支中最早事件的时间先后顺序连接，最终获得事件脉络。本发明通过结合基于主题模型的文本聚类方法和基于深度语义的事件聚类方法完成事件脉络的生成过程。

本发明授权一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融入深度语义关系分类的事件脉络生成方法，其特征在于，包括如下步骤：数据预处理步骤，具体包括：对新闻数据集合D＝[d1,d2,…d|D|]进行分词，合并后生成词文档序列v＝[v1,v2,…vD]；主题聚类步骤，具体包括：训练主题模型，利用训练好的主题模型来完成主题的聚类，对于新闻数据集合D＝[d1,d2,…d|D|]，经过主题模型后，得到每篇新闻数据对于各个主题的概率pi，最终根据所述概率pi，将新闻数据集合D划分为多个类别，得到主题聚类结果T＝{T1,T2,…T|T|}，其中Ti为新闻数据的集合；事件聚类步骤，具体包括：获取新闻数据集合D的关键词，对每个主题聚类结果中的新闻ti，采用bert模型对每篇新闻数据进行向量化，即将所有的关键词拼接后输入到bert模型中，最终的新闻文本向量表示为所有token的向量的平均；其中，wi为新闻数据的第i个关键词，脉络生成步骤，具体包括：对于每个主题下获得的所有事件进行分支确定，得到每个主题对应的分支集合B＝{branch1,branch2,…branch|B|}，其中branchi为第i个分支所对应的事件集合；将每个分支中的事件按照时间先后顺序连接，并将分支也按照时间先后顺序连接，即按照分支中最早事件的时间先后顺序连接，最终获得事件脉络。

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