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龙图腾网获悉河海大学;江苏移动信息系统集成有限公司;盐城市市政设施管理处申请的专利一种语篇级事件时间线生成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：CN118964627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202410548830.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种语篇级事件时间线生成方法是由王龙宝;陈清华;苏畅;殷海平;冯卫东;徐龙杰;沈婕;张珞弦;陈力;朱旭芬;应海华设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语篇级事件时间线生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机应用技术领域，涉及一种语篇级事件时间线生成方法，采用基于异构图的语篇级事件抽取方法提供事件要素；采用多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法提供时序信息；根据事件抽取方法和事件时序关系抽取方法所提供的事件要素与时序信息，生成事件时间线；本发明中的基于异构图的语篇级事件抽取方法解决了论元参数分散难以捕获和多事件论元参数难以组装两方面的问题、多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法解决了非相邻语句事件时序关系判断困难和时序关系全局一致性难以保持问题，提升语篇级事件抽取与语篇级事件时序关系抽取的精确率和召回率，从而生成准确的语篇级事件时间线，具有重要的理论意义和应用价值。

本发明授权一种语篇级事件时间线生成方法在权利要求书中公布了：1.一种语篇级事件时间线生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采用基于异构图的语篇级事件抽取方法提供事件要素；其中： 所述基于异构图的语篇级事件抽取方法的框架分为编码器与解码器两部分，其中： 编码器包含语句级编码层、条件随机场层和语篇级编码层,用于将文本序列结构转变为图结构，建模语句与实体提及的显性交互，将初始图放入图转移网络，补全语句与实体提及的隐性交互，避免论元参数提取时的遗漏；其中： 语句级编码层，采用Transformer作为上下文编码器，将文档中的语句输入语句级编码层获得每句语句的上下文表示； 条件随机场层，通过条件随机场识别实体，在语句级别提取实体的提及作为候选的论元参数； 语篇级编码层，通过构建具有实体提及节点与句子节点的异构图捕获节点之间的全局交互关系，生成语句和实体提及的语篇级编码； 解码器包含事件类型分类与事件记录抽取两个步骤，通过语句嵌入识别事件类型，抽取各事件类型的记录，将多事件论元参数的组装建模为约束树扩展任务；其中，所述约束树扩展任务的叶子节点为候选论元参数，逐层扩展为多条记录，使用基于二分图匹配的损失函数引导模型训练；其中： 事件类型分类步骤是将通过编码器获得的语篇级编码建模为多标签分类任务，利用Sigmoid函数对事件类型进行分类，生成候选实体； 事件记录抽取步骤是依据论元的预定义提取顺序判断候选实体能否成为当前论元，从根节点到叶节点的每条路径将成为事件记录； S2、采用多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法提供时序信息；其中：所述的多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法，包括如下步骤： S21、通过局部上下文编码器、全局上下文编码器和跨句时态编码器分别对局部上下文、全局上下文与跨句时态进行编码，编码后映射至相同的向量空间进行连接，连接后输入Softmax层执行分类任务，预测非相邻语句的事件时序关系； S22、使用贪心Check-Add过程进行全局时序关系推理，按概率降序逐个考察当前边是否会使时序图中引入冲突，结合Softmax层对各关系类预测概率替换低概率强度的边，保持时序关系的全局一致性； S3、根据S1和S2所提供的事件要素与时序信息，生成事件时间线。

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