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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种面向事件知识图谱的事件时序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：CN117171229B 。

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：202310969505.8，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种面向事件知识图谱的事件时序关系抽取方法及系统是由程良伦;陈友;王涛设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向事件知识图谱的事件时序关系抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向事件知识图谱的事件时序关系抽取方法及系统，方法包括：获取待时序识别的文本集；利用预训练的语言模型，对文本集中各个事件的文本句子进行编码，获得各个事件的文本句子的上下文向量；利用相对时间预测模块，对各个事件的事件触发词的上下词向量进行时间预测分析，获得各个事件触发词的时间预测值；将不同事件的上下文词向量和时间预测值拼接，得到拼接向量；利用时间分类模块，对拼接向量进行关系概率分析，获得不同事件之间的时序关系。本发明编码文本句子的上下文向量，通过事件时间预测并结合事件时序关系概率预测的方式，充分挖掘在隐含事件的时序关系，能够准确实现事件时序关系抽取，可广泛应用于数据处理技术领域。

本发明授权一种面向事件知识图谱的事件时序关系抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向事件知识图谱的事件时序关系抽取方法，其特征在于，包括： 获取待时序识别的文本集；其中，所述文本集包括不同事件的文本句子；各个事件的所述文本句子包括对应的事件触发词； 利用预训练的语言模型，对所述文本集中各个事件的所述文本句子进行编码，获得各个事件的所述文本句子的上下文向量；其中，所述上下文向量包括所述事件触发词的上下文词向量； 利用相对时间预测模块，对各个事件的所述事件触发词的上下词向量进行时间预测分析，获得各个所述事件触发词的时间预测值；其中，所述相对时间预测模块包括多层前馈神经网络；所述相对时间预测模块包括三层前馈神经网络，所述利用相对时间预测模块，对各个事件的所述事件触发词的上下词向量进行时间预测分析，获得各个所述事件触发词的时间预测值，包括： 利用相对时间预测模块，对各个事件的所述事件触发词的上下词向量依次进行三次全连接处理和激活处理，获得各个所述事件触发词的时间预测值； 其中，所述相对时间预测模块获得所述时间预测值的表达式为： 式中，ti表示事件触发词ei的时间预测值；tanh表示激活函数，用于激活处理；FC表示全连接神经网络，用于全连接处理；表示事件触发词ei的上下词向量； 将不同事件所述事件触发词的所述上下文词向量和所述时间预测值拼接，得到拼接向量； 其中，所述将不同事件所述事件触发词的所述上下文词向量和所述时间预测值拼接，得到拼接向量，包括： 将待时序识别的两个不同事件所述事件触发词的所述上下文词向量和所述时间预测值拼接，得到拼接向量； 其中，所述拼接向量的表达式为： 式中，ai,j表示事件i和j的拼接向量，表示事件触发词ei的上下词向量，表示事件触发词ej的上下词向量，ti表示事件触发词ei的时间预测值，tj表示事件触发词ej的时间预测值； 利用时间分类模块，对所述拼接向量进行关系概率分析，获得不同事件之间的时序关系；其中，所述分类模块包括全连接神经网络、激活函数和归一化指数函数。

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