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龙图腾网获悉清华大学申请的专利事件检测模型的解释方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116862002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310705109.4，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权事件检测模型的解释方法、装置、电子设备及存储介质是由李涓子;关勇;侯磊;李亚坤;孟斌杰;唐杰;许斌设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本事件检测模型的解释方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种事件检测模型的解释方法、装置、电子设备及存储介质，其中的方法包括：基于待检测语句和预先训练的事件检测模型，抽取待解释的隐层表示；优化待解释的隐层表示，得到优化隐层表示；根据优化隐层表示，以及给定的事件结构信息集合，获取目标事件结构信息；其中，目标事件结构信息为与优化隐层表示最相关的事件触发词或事件论元。该方法通过将事件结构信息自然地融入至事件检测模型的解释过程中，克服了现有事件检测模型解释方法因忽略事件本身具有的结构信息，导致事件检测模型的可解释性能力不高的缺陷，有效提升了事件检测模型的可解释性能力，亦有助于理解事件检测模型的决策过程。

本发明授权事件检测模型的解释方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种事件检测模型的解释方法，其特征在于，包括： 基于待检测语句和预先训练的事件检测模型，抽取待解释的隐层表示； 优化所述待解释的隐层表示，得到优化隐层表示； 根据所述优化隐层表示，以及给定的事件结构信息集合，获取目标事件结构信息； 其中，所述目标事件结构信息为与所述优化隐层表示最相关的事件触发词或事件论元； 所述优化所述待解释的隐层表示，得到优化隐层表示，包括： 对所述隐层表示进行相关性建模，得到第一优化隐层表示； 对所述第一优化隐层表示进行稀疏性建模，得到第二优化隐层表示； 对所述第二优化隐层表示进行支持性建模，得到所述优化隐层表示； 所述对所述隐层表示进行相关性建模，得到第一优化隐层表示，包括： 对所述隐层表示对应的隐层神经元进行聚类处理，得到多个隐层神经元组； 利用交并比函数计算每个所述隐层神经元组中每个隐层神经元对该隐层神经元组的贡献值； 基于所述隐层神经元组和所述贡献值，计算得到相应的相关性损失； 根据所述相关性损失，对所述隐层表示进行优化，得到所述第一优化隐层表示； 所述对所述第一优化隐层表示进行稀疏性建模，得到第二优化隐层表示，包括： 计算所述第一优化隐层表示对应的稀疏性损失； 根据所述稀疏性损失，对所述第一优化隐层表示进行优化，得到所述第二优化隐层表示； 所述对所述第二优化隐层表示进行支持性建模，得到所述优化隐层表示，包括： 计算所述第二优化隐层表示对应的支持性损失； 根据所述支持性损失，对所述第二优化隐层表示进行优化，得到所述优化隐层表示。

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