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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检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：CN116719935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310611910.2，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法是由吴润宇;曾子倩;倪伟民设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法，包括以下步骤：S1、从NYT语料库中获取初始文本数据并进行预处理，处理后得到单独的句子文本；S2、使用WordNet扩展种子关键词；S3、使用扩展后的关键词集来筛选文本数据，当一个文本句子中包含对应于某类事件类型的关键词时，这个句子便有着相当的概率表达某事件类型；S4、使用文本蕴含识别模型标注步骤S3筛选后的数据；S5、进一步使用文本蕴含识别模型来筛选S4步骤中获得的数据；S6、使用S5步骤中获得的数据来训练文本蕴含识别模型，并使用训练好的模型在ACE数据集上进行事件检测。本发明着眼于优化文本蕴含识别模型在零样本事件抽取上的应用。

本发明授权一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本蕴含识别模型的零样本事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、从TheNewYorkTimesAnnotatedCorpus语料库中获取初始文本数据并进行预处理，处理后得到单独的句子文本； S2、使用WordNet扩展种子关键词； S3、使用扩展后的关键词集来筛选文本数据，当一个文本句子中包含对应于某类事件类型的关键词时，这个句子便有着相当的概率表达某事件类型； S4、使用文本蕴含识别模型标注步骤S3筛选后的数据；文本蕴含识别模型的输入包括前提premise和假设hypothesis，使用文本蕴含识别模型来标注文本句子，是将文本句子作为前提，将文本句子包含的所有关键词分别所属的事件类型对应的假设模板作为假设； 文本蕴含识别模型的输入分别为文本句子和某事件类型对应的假设模版，当文本句子和假设模版中的任意一条假设作为输入时，文本蕴含识别模型输出的蕴含概率超过所设置的阈值，则将该句子标注为相应的事件类型； S5、进一步使用文本蕴含识别模型来筛选S4步骤中获得的数据； 步骤S5中，使用包含某关键词的文本句子将分别和该关键词的不同词义输入到文本蕴含识别模型中，其中，与该关键词所属事件类型定义最为相似的词义会作为第一条输入，则当文本句子与关键词第一条输入的词义具有最高蕴含概率时，该标注的数据会被保留，反之则会被筛除； S6、使用S5步骤中获得的数据来训练文本蕴含识别模型，并使用训练好的模型在AutomaticContentExtraction数据集上进行事件检测。

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