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龙图腾网获悉国家电网有限公司信息通信分公司;南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利一种基于触发显著性归因的数据库异常事件知识抽取方法和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：CN117312555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311133210.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于触发显著性归因的数据库异常事件知识抽取方法和系统是由高德荃;李济伟;丁雪伟;冯宝;郭永和;卞宇翔;刘超;邵月;杜静;杨猛;白东霞;李妍设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于触发显著性归因的数据库异常事件知识抽取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于触发显著性归因的数据库异常事件知识抽取方法和系统，所述方法包括获取数据库系统日志文本数据并进行数据预处理；构建事件类型集合；对数据库系统日志文本数据进行句子级事件分类；对数据库系统日志文本数据输入句子的每个词进行显著性评估；对输入句子进行事件类型显著性评估，进行事件分类；触发词显著性事件抽取模型；上下文显著性事件抽取模型；采用注意力机制处理模型输出的词向量抽取触发词；所述系统包括数据预处理模块，数据分类模块，显著性评估模块，数据抽取模块。本发明解决了其他模型中不同事件类型的事件抽取性能不平衡的问题。

本发明授权一种基于触发显著性归因的数据库异常事件知识抽取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于触发显著性归因的数据库异常事件知识抽取方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取数据库系统日志文本数据并进行数据预处理； 2构建事件类型集合； 3对数据库系统日志文本数据进行句子级事件分类； 4对数据库系统日志文本数据输入句子的每个词进行显著性评估； 5对输入句子进行事件类型显著性评估，进行事件分类； 6触发词显著性事件抽取模型； 7上下文显著性事件抽取模型； 8采用注意力机制处理模型输出的词向量抽取触发词； 所述步骤3中采用基于BERT的句子分类器，并采用多标签二进制交叉熵损失进行优化，具体公式如下： ； 其中，Xs是句子s在BERT中的输入嵌入，os表示由分类器计算的logits向量，表示os的第i个元素； 所述步骤4基于句子级分类器进行分类，为了预测句子，使用综合梯度来计算每个词语的显著性值，将损失函数用作所需模型，并计算的显著性和它的BERT特征表示xi∈Xs，计算公式如下： ； 其中，表示到的梯度，是所有零向量的序列，表示中的第i个元素；用T的独热编码表示代替Gs进行评估，用表示相对于事件类型T的词级显著性，如果句子不描述任何T类型的事件，则=0； 所述步骤5中根据某一事件类型T所涉及的所有句子s得到的词语显著性值，计算该事件类型T的类型级显著性值，计算公式如下： ； 其中s，Ys在每个训练实例上的范围；{|yi=T}是一个集合，包含s中所有事件类型T的触发词，QT表示事件类型T所有训练实例显著性值的和，SLT表明了事件类型T是更侧重于依赖触发词还是上下文。

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