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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利基于预测迭代双向跨度预测的事件论元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：CN119962658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510447546.X，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于预测迭代双向跨度预测的事件论元抽取方法及系统是由胡蓉;万齐智;万常选;刘喜平;刘德喜;帅宇鑫;陈雨欣设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预测迭代双向跨度预测的事件论元抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于预测迭代双向跨度预测的事件论元抽取方法及系统，该方法包括：输入篇章并给定提示模板，利用预训练语言模型对篇章与提示模板依次进行编码处理与解码处理，以分别得到篇章的嵌入表示与角色的嵌入表示，基于角色学习矩阵机制，将角色的嵌入表示分别与不同方向不同性质的学习向量进行交互，以得到不同方向不同性质的预测器的角色表示。本发明在预测迭代策略和双向跨度预测策略框架下，制定了角色融合更新机制，这种机制使得在针对每个角色的一次迭代过程中，双向预测的跨度之间可以相互融合，多次迭代的所有预测跨度之间也可以相互交互，从而得到语义丰富的角色表示。

本发明授权基于预测迭代双向跨度预测的事件论元抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预测迭代双向跨度预测的事件论元抽取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、基于预测迭代机制构建预测迭代模块，基于双向跨度预测机制和角色表示融合更新机制构建预测跨度交互模块，基于跨度预测机制构建跨度预测模块，预测迭代模块、预测跨度交互模块和跨度预测模块构成事件论元抽取模型；步骤2、输入篇章并给定提示模板，利用预训练语言模型对篇章与提示模板依次进行编码处理与解码处理，以分别得到篇章的嵌入表示与角色的嵌入表示；基于角色学习矩阵机制，将角色的嵌入表示分别与不同方向不同性质的学习向量进行交互，以得到不同方向不同性质的预测器的角色表示；步骤3、利用预测迭代模块对不同方向不同性质的预测器的角色表示进行融合，得到迭代更新后的角色表示；步骤4、基于预测跨度交互模块，对角色一个迭代周期内预测的所有跨度表示以及迭代更新后的角色表示进行处理，得到角色最终的表示；步骤5、利用跨度预测模块对角色最终的表示与篇章的嵌入表示进行跨度分布预测，得到预测结果，基于预测结果构建交叉熵损失；利用交叉熵损失对事件论元抽取模型进行优化，得到优化后的事件论元抽取模型；基于优化后的事件论元抽取模型得到论元结果。

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