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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统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：CN116306618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310330753.8，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统是由潘成胜;陈星雨;王建伟;施建锋设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统，针对包括军事事件的历史作战文本，基于图注意力网络及分类机制，通过对历史作战文本进行预处理、触发词识别、事件论元角色抽取，完成对文本的处理，提高事件抽取的准确率，旨在保证在复杂多变的战场环境下，提高关键信息的提取效率，缩短指挥决策的时间。

本发明授权融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法与系统在权利要求书中公布了：1.融合图注意力网络和QA提取范式的事件抽取方法，其特征在于，针对描述军事事件的作战文本，执行以下步骤S1-步骤S3，抽取文本中的预设事件类型，完成对文本的处理： 步骤S1：采集以自然语言描述的军事事件的历史作战文本，对文本进行预处理； 步骤S2：步骤S1所获得的文本由词元构成，文本包括各事件类型及各事件类型分别所对应的触发词列表，针对文本，构建基于图注意力机制及二分类机制的触发词识别模型，以文本为触发词识别模型的输入，以文本中的各词元是否属于各事件类型所对应的触发词列表的判断结果为触发词识别模型的输出，完成文本中事件类型及触发词的识别； 步骤S3：各事件类型分别对应预设的各角色参数，针对事件类型已确定的文本，构建基于图注意力机制和Bi-GRU网络的论元角色识别模型，以文本及事件类型所对应的角色参数为论元角色识别模型的输入，以文本中的词元所属的角色参数为论元角色识别模型的输出，完成事件类型的角色参数的识别，进一步完成对文本的处理； 论元角色识别模型工作过程如下： 步骤S31：给定确定事件类型的输入文本，将预设的所属该事件类型的角色参数与输入文本拼接起来组成如下向量： ； 将向量输入BERT预训练模型对文本中各句子进行编码，获得融合上下文语义的向量表示如下： ； 式中，W表示词向量构成的矩阵，表示事件角色参数词向量，表示文本词向量；k+n表示将文本与角色参数拼接起来的长度； 步骤S32：使用多向注意力机制，获取输入文本中各句子与角色参数间的语义相关性； 步骤S33：使用Bi-GRU网络提取输入句子的特征； 步骤S34：将GRU网络的输出值放入全连接层进行序列标注，得出角色参数实体。

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