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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利非结构化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：CN115712721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211009765.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权非结构化事件抽取方法是由郑旭;孙明;张栗粽;高磊;邵子洋设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本非结构化事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非结构化事件抽取方法，包括事件触发词抽取和事件元素抽取两个子任务；首先在自然语言文本中找出代表事件类型的事件触发词，通过对文本进行嵌入获得向量表示，通过不同层次的注意力机制获得语义特征，输入到分类器中获得事件触发词抽取结果；然后进行事件元素抽取，事件元素是事件中的参与者，因此基于事件触发词抽取结果和多重语义信息构建事件元素抽取模型，获得语义特征，输入到分类器中获得事件元素抽取结果。本发明通过充分挖掘语言文本中的语义信息，准确、高效抽取事件触发词和事件元素，从而提高事件抽取方法的效果。

本发明授权非结构化事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种非结构化事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采用嵌入方法获取输入文本的向量表示，并通过有监督的词级别注意力机制在关注事件触发词的状态下获得句子语义； S2、根据有监督的句子级别注意力机制在重点关注包含事件触发词的句子的状态下获得文档语义； S3、采用文本嵌入方法获取文本中代表主题信息重点语句的主题句的向量表示； S4、将待分类的事件触发词候选词与获得的所述文档语义进行融合，并输入到分类器，得到事件触发词抽取结果； S5、采用嵌入方法获得输入文本的向量表示，并获得融合事件类型信息和实体类型信息的语义增强的词表示； S6、根据获得的语义增强的词表示，采用Bi-GRU结构获取深层次上下文信息，并结合事件特征和句子特征获得融合特征信息； S7、将融合特征信息输入到分类器中，得到事件元素抽取结果； 所述步骤S3中主题句的获取，包括： 将重点语句的多句主题句通过BERT预训练模型得到向量嵌入、和，并将其拼接得到主题句向量： 其中，、和分别为语料文章中标题以及第一段和最后一段第一句话； 所述步骤S4具体包括： 将获得的句子语义、文档语义、主题语义和词表达结合，得到融合语义： 其中，为词表达；为实体类型表达； 基于Bi-GRU结构，得到隐藏表示，其中，为正向状态，为反向状态； 采用归一化处理，得到维的概率向量； 文档集的loss函数： 其中，为该单词是第K类事件触发词的概率，为真正的触发词类型，为指标函数，为训练文档集；和为模型参数；和为已定义的损失函数。

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