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龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种结合知识图谱的事件信息增强与推演预测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：CN120197710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510673350.2，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种结合知识图谱的事件信息增强与推演预测方法是由袁晓光;陈静;栾真;张宏;方志;刘琦设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合知识图谱的事件信息增强与推演预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合知识图谱的事件信息增强与推演预测方法，属于自然语言处理、知识图谱领域。为解决现有事件推演方法未能有效融合多维度信息，导致推演结果的准确性和鲁棒性不足；传统事件推演方法多依赖于大量实体链接信息，导致在实际应用中效率低且易受数据稀缺性影响的问题，本发明的方法包括数据输入与预处理、知识图谱构建与优化、事件语义背景增强、事件推演预测、事件推演预测五个步骤。本发明通过引入跨领域知识图谱和图神经网络等技术，能够有效克服传统方法在事件推演中的局限性，本发明利用知识图谱构建丰富的事件语义背景，并结合事件间的时序和因果关系，进行事件信息的增强与推演，从而提高事件推演的准确性与可靠性。

本发明授权一种结合知识图谱的事件信息增强与推演预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合知识图谱的事件信息增强与推演预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤一、数据输入与预处理：从多源异构数据中提取事件信息，完成数据清洗和标准化，并统一时间和地理数据格式； 步骤二、知识图谱构建与优化：基于预处理数据构建知识图谱，包括事件节点及其时间、空间和因果关系链，并进行知识图谱优化； 步骤三、事件语义背景增强：在知识图谱基础上，采用多维度语义增强技术，通过正弦-余弦编码生成时间特征，利用GeoEncoder嵌入地理位置，并结合基于RoBERTa的因果分析模型提取潜在因果链条；随后，采用图卷积神经网络GCN进行多跳语义传播，通过自注意力机制提升关键节点的信息聚合能力，从而增强事件表示的全局一致性； 步骤四、事件推演预测：基于语义增强后的知识图谱，利用图卷积神经网络GCN捕捉节点显式关系，结合图注意力网络GAT分配节点权重，构建事件推演模型；模型推演路径时采用启发式A*算法寻找最优路径，并通过Softmax函数归一化路径权重，生成未来事件的概率分布；然后，对事件推演模型进行训练； 步骤五、动态优化与结果输出：通过一致性检测规则实时更新知识图谱，快速校验和添加新节点及关系；利用变分贝叶斯推断对事件的不确定性进行量化建模，为推演结果提供置信度评分；输出阶段，以JSON格式提供预测结果，并通过D3.js可视化展示推演路径和知识图谱结构，同时生成详细事件报告，支持实际场景应用； 其中，所述步骤一中，从多源异构数据中提取事件信息包括：文本特征提取时，使用NER识别事件主体、客体和动作，并结合BERT编码时间与因果线索；而图像特征提取时，通过YOLOv8检测关键物体，并结合面向视频理解与动作识别的I3D模型识别动态事件，为后续知识图谱构建提供高质量输入。

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