广西讯驰信息科技有限公司;广西警察学院胡志超获国家专利权
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龙图腾网获悉广西讯驰信息科技有限公司;广西警察学院申请的专利基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及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:CN120893554B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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:202510999994.0,技术领域涉及:G06N5/025;该发明授权基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统是由胡志超;秦振凯;陈雨楠;杨文;潘浩宇;王欢;黄祯祥;朱锋;农熏衣设计研发完成,并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统,包括:获取侦探事件文本语料集,得到预处理侦探事件文本语料集;针对预处理侦探事件文本语料集执行事件识别与线索抽取,形成侦探事件五元组集合及总线索片段集合;基于侦探事件五元组集合与总线索片段集合构建侦探事件线索知识图谱,生成侦探事件线索知识图谱;输出完整侦探事件线索子图;形成多粒度对比样本集合;得到经层次对比学习优化后的线索向量表示集合;得到最终事件线索知识增强文本。本发明达到高质量、全链路、可追溯的事件知识增强文本生成。
本发明授权基于深度学习的事件线索知识增强生成方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于深度学习的事件线索知识增强生成方法,其特征在于,包括: 获取侦探事件文本语料集,对侦探事件文本语料集进行分句、分词及噪声清理预处理,得到预处理侦探事件文本语料集; 针对预处理侦探事件文本语料集执行事件识别与线索抽取,将每一段落抽取为侦探事件五元组,并同步抽取与侦探事件五元组关联的线索片段,形成侦探事件五元组集合及总线索片段集合; 基于侦探事件五元组集合与总线索片段集合构建侦探事件线索知识图谱,对侦探事件五元组进行对齐归并,标注每一图谱节点的来源文本标识与置信度信息,生成侦探事件线索知识图谱; 在侦探事件线索知识图谱上调用改进多跳推理模块,输出完整侦探事件线索子图; 以完整侦探事件线索子图为依据,构建词级、句级、段级与事件级对比样本,形成多粒度对比样本集合; 将多粒度对比样本集合输入改进层次对比学习模块,分别在词级语义空间、句级语义空间、段级语义空间与事件级语义空间进行表示对齐训练,得到经层次对比学习优化后的线索向量表示集合; 基于线索向量表示集合与预处理侦探事件文本语料集的上下文语义向量,生成连贯一致的侦探事件叙事文本,并进行槽位完整性检测与置信度评估,得到最终事件线索知识增强文本; 所述改进多跳推理模块,包括: 在侦探事件线索知识图谱上构建基于强化学习的多跳推理策略网络,多跳推理策略网络的状态空间用于描述当前节点与历史节点共同组成的侦探事件推理路径表示; 基于融合注意力机制的深度路径记忆网络对历史推理路径中的节点及其语义信息进行特征聚合,得到每一步推理路径上下文语义向量; 通过事件节点间语义相似性得分、节点事件时序连贯性得分以及事件节点间上下文逻辑一致性得分的加权求和,得到多约束融合的奖励函数; 多跳推理策略网络在每一步推理过程中,针对当前节点与动作空间中的每一个候选节点均利用多约束融合的奖励函数进行计算,将当前节点与候选节点的语义相关性、时间连贯性和上下文逻辑一致性同时纳入评价,依据奖励函数的数值选择最优动作,对侦探事件线索知识图谱中最有价值的节点和边的递归跳跃检索; 多跳推理策略网络通过递归地基于奖励函数更新推理路径,并利用奖励函数引导推理路径在侦探事件线索知识图谱中动态探索和补全潜在的隐式事件节点以及桥接边,生成包含推理增量结果的侦探事件线索子图; 所述改进层次对比学习模块,包括: 获取多粒度对比样本集合,将多粒度对比样本集合输入改进层次对比学习模块; 在词级语义空间中,计算词级对比损失函数,词级对比损失函数用于增强不同节点涉及同一侦探线索的词汇表征的一致性; 在句级语义空间中,计算句级对比损失函数,句级对比损失函数用于提升侦探事件线索中不同文本句子表述之间的语义对齐程度; 在段级语义空间中,计算段级对比损失函数,段级对比损失函数用于评估侦探事件线索知识中多个相关句子组成的段落片段在事件语境下的逻辑连贯性; 在事件级语义空间中,计算事件级对比损失函数,事件级对比损失函数用于整体把控侦探事件线索的逻辑一致性与事件描述的完整性; 将词级对比损失函数、句级对比损失函数、段级对比损失函数和事件级对比损失函数进行加权融合,得到总层次对比损失函数; 基于总层次对比损失函数对改进层次对比学习模块进行迭代训练,生成经层次对比学习优化后的线索向量表示集合。
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