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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利需求识别方法、系统、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：CN116975280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310719555.0，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权需求识别方法、系统、电子设备及存储介质是由郑才华;杨弋鋆设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本需求识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种需求识别方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取用户反馈信息的文本数据，基于预设信息提取模型对文本数据的每一段文本进行事件提取，得到每一段文本的事件元组；基于预设事件嵌入模型对每一段文本的事件元组进行事件嵌入，得到每一段文本的第一事件向量；通过预设事件注意力机制网络对所有第一事件向量进行融合，得到第二事件向量；基于第二事件向量进行用户需求分类，得到需求分类结果，根据需求分类结果确定需求信息。本发明实施例提供的需求识别方法提取每一段文本的事件元组，通过事件嵌入模型将事件元组嵌入到密集向量，结合事件注意力机制网络区分每一段文本中事件的重要性，提高了用户需求的识别准确性。

本发明授权需求识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种需求识别方法，其特征在于，包括： 获取用户反馈信息的文本数据，并基于预设信息提取模型对所述文本数据的每一段文本进行事件提取，得到每一段文本的事件元组；所述预设信息提取模型是通过相同关系实体结合的数据集训练得到；所述基于预设信息提取模型对所述文本数据的每一段文本进行事件提取，得到每一段文本的事件元组，包括：基于所述预设信息提取模型，提取每一段文本的参数短语和关系短语；所述关系短语为表征所述参数短语之间的相互关系的短语；基于预设格式将每一段文本的参数短语和关系短语进行事件组合，得到每一段文本的事件元组； 基于预设事件嵌入模型对每一段文本的事件元组进行事件嵌入，得到每一段文本的第一事件向量；所述预设事件嵌入模型是基于第一历史事件集合训练得到； 通过预设事件注意力机制网络对所有第一事件向量进行融合，得到第二事件向量；所述预设事件注意力机制网络是根据历史事件向量集合训练得到； 基于所述第二事件向量进行用户需求分类，得到需求分类结果，并根据所述需求分类结果确定需求信息； 所述第一历史事件集合中的每一个历史事件都包括第一头参数短语、关系短语和尾参数短语，且所述第一头参数短语、所述关系短语和所述尾参数短语依次连接； 所述预设事件嵌入模型的训练过程具体包括： 基于第一张量对所述第一头参数短语进行建模，并基于第二张量对所述尾参数短语进行建模；张量为预设神经张量网络的参数； 基于所述第一张量、所述第一头参数短语和所述关系短语构建第一嵌入，并基于所述第二张量、所述尾参数短语和所述关系短语构建第二嵌入； 基于第三张量构建所述第一嵌入和所述第二嵌入的语义组合； 基于所述第一嵌入、所述第二嵌入和所述第三张量对所述预设神经张量网络进行训练，得到所述预设事件嵌入模型；所述预设事件嵌入模型的输出为嵌入事件； 所述得到所述预设事件嵌入模型之后，还包括： 将每一个历史事件的第一头参数短语更新为第二头参数短语，并调整每一个历史事件中第二头参数短语和所述关系短语的位置关系，得到第二历史事件集合；所述第一头参数短语和所述第二头参数短语为不同的参数短语； 确定在基于所述第一历史事件集合训练过程中的第一分值，并确定在基于所述第二历史事件集合训练过程中的第二分值； 基于所述第一分值和所述第二分值构建事件损失函数，并根据所述事件损失函数更新所述预设神经张量网络的网络参数。

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