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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于数据增强的事件抽取大模型构建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：CN119398030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411185299.2，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权基于数据增强的事件抽取大模型构建方法是由张世琨;叶蔚;谢睿设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据增强的事件抽取大模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数据增强的事件抽取大模型构建方法，涉及数据处理技术领域，包括确定事件数据集对应的事件标注体系及第一提示词，第一提示词包括事件抽取任务定义、事件抽取任务指令及样本标注数据；根据事件标注体系及第一提示词，调用大语言模型对事件数据集进行事件抽取，得到第一标注数据；基于第二提示词，调用大语言模型对第一标注数据进行多次迭代更新，得到目标标注数据，第二提示词包括用于进行事件抽取错误反馈的反馈提示词及用于基于所生成的事件抽取错误反馈进行数据完善的完善提示词；基于目标标注数据及样本标注数据，得到数据增强的训练数据集，应用于大语言模型，得到训练好的事件抽取大模型。

本发明授权基于数据增强的事件抽取大模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的事件抽取大模型构建方法，其特征在于，包括： 确定事件数据集对应的事件标注体系及第一提示词，所述事件标注体系包括事件、触发词、论元、所有事件类型名称、事件类型、每个事件类型对应的论元角色集合，以及每个论元角色中的至少一项，所述第一提示词包括事件抽取任务定义、事件抽取任务指令及所述事件数据集的样本标注数据； 根据所述事件标注体系及所述第一提示词，调用大语言模型对所述事件数据集进行事件抽取，得到第一标注数据； 基于第二提示词，调用所述大语言模型对所述第一标注数据进行多次迭代更新，得到目标标注数据，所述第二提示词包括用于进行事件抽取错误反馈的反馈提示词及用于基于所生成的事件抽取错误反馈进行数据完善的完善提示词； 基于所述目标标注数据及所述样本标注数据，得到数据增强的训练数据集，应用于所述大语言模型，得到训练好的事件抽取大模型； 所述事件抽取任务定义包括所述事件标注体系中的事件定义、触发词定义、论元定义及事件类型定义； 所述第一标注数据包括第一事件数据及第一事件结构，所述事件抽取任务指令用于指示所述大语言模型在抽取第一事件数据时对所述第一事件数据中的触发词及论元进行位置标记，以及，将所述第一事件结构以代码块的形式返回，其中，所述论元的位置标记是基于所述触发词的位置标记确定的； 其中，在每次调用大语言模型对所述事件数据集进行事件抽取之前，从所述事件数据集中随机采样多个属于同一事件类型的样本标注数据。

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