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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于知识蒸馏技术的中文事件抽取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：CN118964595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410979697.5，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于知识蒸馏技术的中文事件抽取方法是由郑志蕴;李钝;王军锋;原启龙设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏技术的中文事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及事件抽取领域，公开了一种基于知识蒸馏技术的中文事件抽取方法。首先，本发明提供一种基于知识蒸馏技术的事件抽取模型的构建方法：基于高质量预训练语言模型构建教师模型，基于轻量级未预训练语言模型构建学生模型，通过离线蒸馏的方式将教师模型蒸馏到学生模型上以提升学生模型的预测表现；其次，本发明提供一种基于所述模型的事件抽取方法：通过事件检测子模型对触发词与事件类别进行识别与分类，通过事件参数抽取子模型对每个事件类别对应的事件参数进行识别与分类。本发明能够有效地在中文数据上进行事件抽取，并通过知识蒸馏技术提升算法构建的灵活性以及算法预测的有效性。

本发明授权一种基于知识蒸馏技术的中文事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练语言模型的中文事件抽取模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 基于高质量预训练语言模型构建事件抽取算法作为教师模型，教师模型包含事件检测子模型与事件参数抽取子模型； 基于轻量级未预训练的语言模型构建事件抽取算法作为学生模型，学生模型也包含事件检测子模型与事件参数抽取子模型； 使用目标数据集分别对教师模型进行事件检测训练与事件参数抽取训练，保存训练过程中得到的最优教师模型； 基于离线蒸馏的方式，在目标数据集上使用所述教师模型对所述学生模型进行知识蒸馏训练，包含事件检测训练与事件参数抽取训练，保存训练过程中得到的最优学生模型； 所述教师模型事件抽取训练的具体步骤包括： 将数据集样本中的输入文本拆分为字符序列，并按照字符序列将数据集中的事件标注拆分为字符所对应的事件触发词序列与事件参数序列； 使用字符序列与事件触发词序列对所述教师模型的事件检测子模型进行训练，使用交叉熵损失函数，通过反向传播与梯度下降对模型进行训练； 使用字符序列、事件类别、以及所对应的事件参数序列对所述教师模型的事件参数抽取子模型进行训练，使用交叉熵损失函数，通过反向传播与梯度下降对模型进行训练； 保存训练过程中所得到的最优模型，包括事件检测子模型与事件参数抽取子模型，作为教师模型； 所述基于知识蒸馏技术的学生模型事件抽取训练的具体步骤包括： 将数据集样本中的输入文本拆分为字符序列，并按照字符序列将数据集中的事件标注拆分为字符所对应的事件触发词序列与事件参数序列； 将所述字符序列输入到所述教师模型的最优事件检测子模型中以得到教师模型的中间状态与最终输出； 将所述字符序列与事件触发词序列输入到所述学生模型的事件检测子模型中，使用交叉熵损失函数计算出预测损失； 基于教师模型的中间状态以及最终输出，分别使用MeanSquaredError，MSE与交叉熵函数计算教师与学生模型的嵌入层输出、编码器输出以及模型输出之间的距离； 将预测损失与距离损失一并进行反向传播与梯度下降，以此来对学生模型的事件检测子模型进行训练； 学生模型的事件参数抽取子模型训练与所述步骤相同，仅输入更换为符序列、事件类别、以及所对应的事件参数序列； 保存训练过程中所得到的最优模型，包括事件检测子模型与事件参数抽取子模型，作为最终的事件抽取模型。

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