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龙图腾网获悉新疆大学申请的专利一种基于事件共现前缀的事件论元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：CN119646195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411860360.9，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于事件共现前缀的事件论元抽取方法是由杨文忠;赵蕊;彭佳仁;魏富源;范怡林;姚龙;吕洪震;牟楠;赵虎;耿皓琨;李广含设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事件共现前缀的事件论元抽取方法在说明书摘要公布了：本发明属于事件论元提取领域，提供了一种基于事件共现前缀的事件论元抽取方法，包括：BART‑Large模型构建、编码中间键和编码中间向量提取、模板编码单元编码、前缀拼接、文本编码、网络输出计算、向量Infoext获取、偏置添加以及事件论元抽取。本发明通过抽取出输入中存在的所有事件的语义信息和前缀的提取及添加，增强模型处理复杂事件关系的能力；通过设置用于引入两个Info‑Q，增强了模型对输出格式的约束，防止了模型输出格式混乱；通过引入可调节的复制机制，克服了在每一层注意力计算中引入额外信息所带来的潜在噪声问题。

本发明授权一种基于事件共现前缀的事件论元抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事件共现前缀的事件论元抽取方法，其特征在于，包括： 构建BART-Large模型；所述BART-Large模型包括：12个编码器和12个解码器；所述编码器包括：同现-自我注意层；所述解码器包括：同现-交叉注意层；所述BART-Large模型的复制机制包括： 其中，pgenyi＝t|y＜i,xi,...xm为传统生成模型生成结果时对当前结果的预测；为控制生成模型生成结果的概率，通过所述BART-Large模型中最后一个所述解码器的隐藏状态计算获取；[x1,...,xm]为输入令牌向量；为直接复制输入的概率，通过所述BART-Large模型中最后一个所述解码器中的交叉注意权重计算获取；λ为超参数； 向所述编码器中输入文本、事件提及以及提示，并提取所述事件提及和所述提示的中间键和中间向量，得到编码中间键和编码中间向量； 对所述文本中所有事件类型对应的模板进行拼接，利用模板编码单元对拼接的结果进行编码，得到T-occur向量表示；相邻所述模板间通过特殊字符point进行分割； 引入超参数可调节Info-Q，将所述T-occur向量表示和所述可调节Info-Q输入到前馈网络中进行计算，得到INFooccur，并将所述INFooccur以前缀方式分别与所述编码中间键和所述编码中间向量进行拼接； 利用所述模板编码单元对所述文本进行编码，得到第二向量表示； 引入静态Info-Q，将所述第二向量表示和所述静态Info-Q输入到前馈网络中进行计算，网络输出； 计算所述网络输出与拼接完成的所述编码中间键和所述编码中间向量的乘积，并对乘积结果进行平均操作，得到向量Infoext； 提取所述解码器中解码中间键和解码中间向量的乘积结果，得到注意力权重； 将所述向量Infoext作为偏置与所述注意力权重进行相加，得到注意力信息； 将所述注意力信息输入到所述BART-Large模型的事件论元抽取模块，得到目标论元抽取结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆大学，其通讯地址为：830046 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市胜利路666号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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