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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于问答的多任务事件抽取方法及装置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：CN115563253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211079899.1，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于问答的多任务事件抽取方法及装置是由苏锦钿;李泽苗设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于问答的多任务事件抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于问答的多任务事件抽取方法及装置，其中方法包括：获取第一输入向量；将第一输入向量输入触发词抽取模型，获取触发词在原文本的位置信息；获取第二输入向量；将第二输入向量输入事件识别模型，筛选出触发词正确的事件样本，并获取事件样本所属的事件类型；根据能够引入触发词信息和事件类型的问题模板生成针对指定论元角色类型的问题，并获取第三输入向量；将第三输入向量输入论元角色抽取模型，筛选出触发词抽取和事件识别结果都正确的事件样本，并得到指定论元角色的论元位置。本发明通过引入辅助筛选任务，减少了误差传播对模型性能造成的负面影响。本发明可广泛应用于自然语言处理技术领域。

本发明授权基于问答的多任务事件抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于问答的多任务事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据针对触发词抽取的问题模板生成问题，并获取第一输入向量； 将第一输入向量输入触发词抽取模型，获取触发词在原文本的位置信息； 根据能够引入触发词信息的问题模板生成问题，并获取第二输入向量； 将第二输入向量输入事件识别模型，筛选出触发词正确的事件样本，并获取事件样本所属的事件类型； 根据能够引入触发词信息和事件类型的问题模板生成针对指定论元角色类型的问题，并获取第三输入向量； 将第三输入向量输入论元角色抽取模型，筛选出触发词抽取和事件识别结果都正确的事件样本，并得到指定论元角色的论元位置； 所述根据能够引入触发词信息和事件类型的问题模板生成针对指定论元角色类型的问题，并获取第三输入向量，包括： 根据获得的事件类型Ep获取该事件下所有的论元角色类型，其中每个论元角色名表示为 根据问题模板生成针对指定论元角色的问题，得到输入文本Tc； 通过预训练模型BERT提供的分词方法对输入文本Tc进行分词，将分词后的输入文本转换成实值向量表示，得到词向量 根据输入文本Tc得到对应的块编码； 通过预训练模型BERT提供的块向量矩阵将块编码转换成实值向量，得到块向量 根据预训练模型BERT提供的位置编码方式获取输入文本Tc中的每个词的绝对位置信息，得到位置向量 将词向量块向量和位置向量三个向量相加得到事件识别模型的第三输入向量vc；其中，输入文本Tc表示为 所述将第三输入向量输入论元角色抽取模型，筛选出触发词抽取和事件识别结果都正确的事件样本，并得到指定论元角色的论元位置，包括： 将第三输入向量vc输入到预训练模型BERT中，得到BERT网络CLS位置的输出O1和最后一层的输出O2，O1后接筛选全连接层，O2后接分类全连接层，再利用Softmax函数得到该事件样本的错误概率和每个单词对应的类型概率； 根据该事件样本的错误概率和每个单词对应的类型概率，获取正确的事件样本及该事件中指定论元角色的论元。

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