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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利事件抽取模型的训练方法、抽取方法、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：CN116861884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310841713.X，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权事件抽取模型的训练方法、抽取方法、装置、设备及介质是由姚顺雨设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本事件抽取模型的训练方法、抽取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种事件抽取模型的训练方法、事件抽取方法、装置、电子设备及计算机可读介质，属于自然语言处理技术领域。该事件抽取模型的训练方法包括：从训练样本文档中获取训练数据，包括每个事件中的触发词和论元以及无关实体；将训练数据输入语言模型中得到触发词向量、论元向量和无关实体向量；基于同一事件中的触发词向量和论元向量得到正样本对，基于无关实体向量以及不同事件中的触发词向量和论元向量得到负样本对；将正负样本对的样本相似度与样本标签进行对比，计算模型损失；根据模型损失对模型进行训练得到预训练语言模型，基于预训练语言模型进一步得到事件抽取模型。本公开通过计算正负样本对的相似度，可以提高事件抽取模型的性能。

本发明授权事件抽取模型的训练方法、抽取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种事件抽取模型的训练方法，其特征在于，包括： 从训练样本文档中获取训练数据，所述训练数据包括所述训练样本文档的每个事件中的触发词和论元，以及所述训练样本文档中的无关实体；其中，所述无关实体为所述训练样本文档中不属于任何事件的实体； 将所述训练数据输入待训练的语言模型中，分别得到对应的触发词向量、论元向量和无关实体向量； 基于同一事件中的触发词向量和论元向量得到正样本对，基于所述无关实体向量以及不同事件中的触发词向量和论元向量得到负样本对；所述基于所述无关实体向量以及不同事件中的触发词向量和论元向量得到负样本对，包括：将属于不同事件的触发词向量和论元向量之间进行两两结合，得到负样本对；将所述无关实体向量与其他无关实体向量之间进行两两结合，得到负样本对；将所述无关实体向量与任意一个事件中的触发词向量或者论元向量进行两两结合，得到负样本对； 将每一个正样本对的样本相似度分别与正样本标签进行对比，将每一个负样本对的样本相似度分别与负样本标签进行对比，并根据各个所述正样本对和所述负样本对的相似度对比结果计算得到模型损失； 根据所述模型损失对所述语言模型的模型参数进行迭代训练，根据训练结果得到预训练语言模型，并基于所述预训练语言模型进行进一步训练得到事件抽取模型。

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