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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于迭代图神经网络的事件因果识别方法、装置、设备及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：CN121436194B 。

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：202512010407.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于迭代图神经网络的事件因果识别方法、装置、设备及介质是由成清;曾泽凡;刘忠;范长俊;胡星辰;黄魁华;罗志浩;梁星星设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迭代图神经网络的事件因果识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于迭代图神经网络的事件因果识别方法、装置、设备及介质，涉及人工智能与机器学习技术领域，包括：对输入文本进行句子编码与事件提取，得到句子嵌入和事件提及结果。接着，利用多粒度语境感知机制生成事件的句子级嵌入和文档级嵌入。然后，构建初始事件因果图结构，并对其进行编码得到图嵌入。最后，通过迭代图优化机制结合句子级嵌入、文档级嵌入和图嵌入，动态更新事件因果图结构，实现事件因果关系的精准识别。通过多粒度语境感知机制和迭代图优化机制，有效整合了局部和全局语境信息，提高了文档级事件因果关系识别的准确性和鲁棒性，尤其在处理长文本和跨句子因果关系时表现出色，能够更好地适应复杂文档结构。

本发明授权一种基于迭代图神经网络的事件因果识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于迭代图神经网络的事件因果识别方法，其特征在于，包括： 对输入文本进行句子编码与事件提取，得到句子嵌入结果和事件提及结果； 将所述句子嵌入结果和所述事件提及结果输入预设事件因果识别模型中，得到事件因果关系识别结果，其中所述预设事件因果识别模型包括多粒度语境感知编码模块、事件因果图编码模块和迭代图优化模块； 所述将所述句子嵌入结果和所述事件提及结果输入预设事件因果识别模型中，得到事件因果关系识别结果的步骤，包括： 通过所述多粒度语境感知编码模块对所述句子嵌入结果和所述事件提及结果进行编码处理，得到事件的句子级嵌入结果和文档级嵌入结果，其中所述多粒度语境感知编码模块采用句子内自注意力聚合与文档级跨句注意力加权的双层级编码方式，分别捕捉事件的局部句子语境和全局文档语境； 构建初始事件因果图结构； 通过所述事件因果图编码模块对所述初始事件因果图结构进行编码处理，得到图嵌入结果； 通过所述迭代图优化模块对所述句子级嵌入结果、所述文档级嵌入结果和所述图嵌入结果进行处理，得到事件因果关系识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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