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龙图腾网获悉新疆大学申请的专利一种基于提示学习的用于事件抽取领域的多模板选择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：CN119647441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411860355.8，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权一种基于提示学习的用于事件抽取领域的多模板选择系统是由杨文忠;吕洪震;彭佳仁;魏富源;姚龙;范怡林;牟楠;赵虎;赵蕊;耿皓琨;李广含设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示学习的用于事件抽取领域的多模板选择系统在说明书摘要公布了：本发明属于信息抽取领域，提供了一种基于提示学习的用于事件抽取领域的多模板选择系统，包括：上下文编码模块、扩展事件类型挖掘模块、上下文解码模块、训练模块以及推理模块。本发明通过上下文解码模块，拓宽了预训练语言模型的视野；通过采用扩展事件类型挖掘模块辅助模型提取正确的论元，提高了事件抽取任务的准确性。

本发明授权一种基于提示学习的用于事件抽取领域的多模板选择系统在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的用于事件抽取领域的多模板选择系统，其特征在于，包括： 上下文编码模块，用于通过词元连接提及事件、关键字以及目标事件类型，得到系统输入，并将所述系统输入送入预设的BART模型的编码器中进行编码，得到编码表示； 扩展事件类型挖掘模块，用于利用信息融合函数度量事件类型挖掘矩阵与所述编码表示之间的相关性，将所述相关性和所述BART模型的输出进行相乘，得到所有事件类型的适应表示，对所述适应表示和所述事件类型挖掘矩阵进行融合和归一化操作，得到归一化匹配分数，对所述归一化匹配分数进行降序排序，若第二所述归一化匹配分数大于预定阈值，则确定第二所述归一化匹配分数对应的扩展模版为事件类型模板； 上下文解码模块，用于为所述扩展模版添加一个前缀，得到最终模版，并将所述最终模版输入到所述BART模型的解码器中进行解码，得到生成文本；所述前缀与可能出现的事件相关； 训练模块，用于提取所述提及事件的跨度，利用所述跨度替换所述编码表示中的标记占位符，并对所述BART模型进行训练； 推理模块，用于为每一条预测数据列举所有事件类型，连接对应于所述事件类型的触发词的候选列表并将连接结果馈送到所述BART模型中进行文本生成，提取所述BART模型的输出结果的触发器和参数，若所述触发器和所述参数在所述提及事件中具有对应的匹配，则选择所述触发器和所述参数对应的所述生成文本为最终事件提取结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆大学，其通讯地址为：830046 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市胜利路666号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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