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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于动机关系的多线索图谱生成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：CN116501886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310455972.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于动机关系的多线索图谱生成方法及系统是由季白杨;周庆山设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动机关系的多线索图谱生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于多线索图谱生成技术领域，具体涉及一种基于动机关系的多线索图谱生成方法及系统。方法包括：获取各种事件文本，并对获取的各种事件文本进行处理，得到各种事件文本对应的事件实体；构建线索挖掘框架，将各种事件实体输入至线索挖掘框架中以挖掘得到包括各种事件之间关联信息的各种线索，并计算各种线索的置信度；构建多层卷积神经网络模型，将置信度高于预设值的线索作为训练样本对模型进行训练，以得到训练后的模型；基于训练后的模型，对置信度低于预设值的线索进行置信度预测，以替代挖掘得到的置信度低于预设值的线索的置信度；基于各种线索的置信度，构建多线索图谱，以建立事件与事件间的联系。

本发明授权一种基于动机关系的多线索图谱生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动机关系的多线索图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取各种事件文本，并对获取的各种事件文本进行处理，以得到各种事件文本对应的事件实体，所述事件实体为包含词与词之间关联信息的片段； S2、构建线索挖掘框架，将各种事件实体输入至线索挖掘框架中以挖掘得到包括各种事件之间关联信息的各种线索，并计算各种线索的置信度； S3、构建多层卷积神经网络模型，将置信度高于预设值的线索作为训练样本对模型进行训练，以得到训练后的模型； S4、基于训练后的模型，对置信度低于预设值的线索进行置信度预测，以替代步骤S2中置信度低于预设值的线索的置信度； S5、基于各种线索的置信度，构建多线索图谱，以建立事件与事件间的联系； 步骤S2包括： S2.1、构建基于Web的线索挖掘框架； S2.2、选择至少两个关键词作为挖掘的目的，将各种事件实体输入至Web模型中，以得到当前迭代对应的搜索结果，搜索结果为至少包含一个所选关键词的片段，并基于目前所有搜索得到的片段中关键词的数量对所有搜索得到的片段进行提取，并将提取的结果作为当前迭代对应的多个候选线索，并计算每个候选线索的置信度； S2.3、循环执行步骤S2.2，以得到所有候选线索的置信度； 步骤S2.2中，线索的置信度基于共发生率、逐点互信息率、上下文相似性计算得到； 共发生率，表示包含和该线索相同关键词的线索占所有线索的百分比； 逐点互信息率，表示包含两个所选关键词的线索和其他线索的相关性； 上下文相似性，表示该线索文本与其余线索文本的相似度。

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