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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于相对时间分析的多任务事件关系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：CN119621947B 。

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：202510164139.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于相对时间分析的多任务事件关系抽取方法及系统是由黄松平;赵雨;辛乐海;张福增;黄诗茜;邓霓冉设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相对时间分析的多任务事件关系抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于相对时间分析的多任务事件关系抽取方法及系统，涉及自然语言处理领域。通过获取待分析的文本数据；将所述文本数据输入至预训练语言模型ERNIE中，结合MaskedLanguageModeling任务增强预训练语言模型ERNIE对事件及上下文语义的理解；构建基于相对时间预测的多任务学习框架；通过所述多任务学习框架，联合训练事件关系分类任务和事件相对时间预测任务，优化所述预训练语言模型ERNIE的模型参数；输出所述至少两个事件之间的时间关系。减少分类任务与预训练任务之间的差距，从而提升模型对于事件之间关系分类的效果。

本发明授权基于相对时间分析的多任务事件关系抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于相对时间分析的多任务事件关系抽取方法，其特征在于，包括：获取待分析的文本数据，所述文本数据中包含至少两个事件；将所述文本数据输入至预训练语言模型ERNIE中，通过结合MaskedLanguageModeling任务增强所述预训练语言模型ERNIE对事件及所述事件的上下文语义的理解；构建基于相对时间预测的多任务学习框架，所述多任务学习框架包括事件关系分类任务和事件相对时间预测任务，所述事件相对时间预测任务包括事件开始时间和事件结束时间的相对时间预测；通过所述多任务学习框架，联合训练事件关系分类任务和事件相对时间预测任务，优化所述预训练语言模型ERNIE的模型参数；输出所述至少两个事件之间的时间关系，所述时间关系包括事件发生的先后顺序、同步发生、包含关系或不确定关系中的至少一种；其中，所述结合MaskedLanguageModeling任务增强所述预训练语言模型ERNIE对事件及所述事件的上下文语义的理解的步骤，包括：在输入文本中随机掩盖指定的事件词或标签词，要求模型预测被掩盖的词语；通过MLM任务构建模板，所述模板包括对标签词、事件1和事件2的掩码任务，具体形式为： ；其中，MLMlabel、MLMevent1、MLMevent2分别表示对模板中的标签和事件1、事件2的掩码任务模板，Text、event1、[MASK]、label、event2分别表示事件所在的分析文本、需要分析的事件1、ERNIE模型中的掩码符号、标签词以及需要分析的事件2；通过MLM任务增强模型对事件触发词及其上下文关系的捕捉能力，提升事件表示的准确性。

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