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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利军事新闻领域篇章级细粒度事件抽取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：CN120196743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510338841.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权军事新闻领域篇章级细粒度事件抽取方法是由孙宗源;李宁;郭冬冬;刘秀磊设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本军事新闻领域篇章级细粒度事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了军事新闻领域篇章级细粒度事件抽取方法，涉及军事信息抽取相关技术领域，包括以下步骤：S1：数据收集与预处理，S2：事件触发词的识别，S3：基于MRC的PAIE事件论元抽取模型的构建与训练，S4：细粒度事件论元的抽取，S5：迁移学习的应用，S6：事件论元的综合优化处理，S7：结构化输出与应用，将经过综合优化处理后的事件论元以结构化形式输出。本发明通过引入PAIE模型，提升了篇章级军事新闻领域事件论元抽取的效率和准确性，方法中还引入了二分图匹配和推理阶段，避免了传统方法中穷举阈值调整的复杂性，这一系列创新设计不仅增强了模型的准确性，还保证了在数据稀缺的情况下，模型依然能够有效地进行事件论元抽取。

本发明授权军事新闻领域篇章级细粒度事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.军事新闻领域篇章级细粒度事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据收集与预处理，收集大量的军事新闻篇章作为样本数据，对这些数据进行清洗和预处理，为后续的事件抽取工作做好准备； S2：事件触发词的识别，利用基于机器阅读理解的事件检测模型，对预处理后的军事新闻篇章进行逐句分析，准确识别出其中的事件触发词； S3：基于MRC的PAIE事件论元抽取模型的构建与训练，构建基于MRC的PAIE事件论元抽取模型，并使用大量标注好的军事新闻篇章数据进行训练，并不断调整模型的参数和结构； S4：细粒度事件论元的抽取，将经过训练的基于MRC的PAIE事件论元抽取模型应用到军事新闻篇章中，对每个事件触发词所关联的细粒度事件论元进行抽取，从而挖掘触发词、事件类型及论元间的复杂交互，捕捉长文本中事件论元间的远距离依赖关系； S5：迁移学习的应用，利用预训练语言模型的迁移学习能力，将在其他大规模文本数据上训练好的语言模型参数迁移到军事新闻篇章的事件抽取任务中； S6：事件论元的综合优化处理，对抽取到的事件论元进行综合优化处理； S7：结构化输出与应用，将经过综合优化处理后的事件论元以结构化形式输出； 所述步骤S3中PAIE事件论元抽取模型通过模型创建提示模板、事件论元选择解码器部分以及事件论元预测进行事件论元抽取，所述事件论元预测结合二分图匹配及推理，用于解决相同事件中多个相似角色论元的最佳分配问题： 通过引入二分图匹配技术，使用匈牙利算法在模型模板设置中插入多个slot，实现对具有最小成本匹配的全局最优分配，推理阶段通过定义候选事件论元集并对其进行评分： 为了进行推理，将候选事件论元集定义为： 候选事件论元集包含比阈值L短的所有跨度和没有抽取出事件论元的特殊跨度0,0，模型通过枚举所有候选跨度并对其进行评分来抽取每个跨度选择器θk的论元并将其打分来抽取每个跨度选择器θk的论元： 并且时隙k的预测跨度由下式给出： 。

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