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龙图腾网获悉中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利一种用于智能化评估的多因果关系抽取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：CN120087470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510577570.5，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权一种用于智能化评估的多因果关系抽取方法及系统是由丰松江;程子俊设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能化评估的多因果关系抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于语言处理领域，具体涉及了一种用于智能化评估的多因果关系抽取方法及系统，旨在解决依赖多个独立模型导致性能瓶颈、“木桶效应”显著，以及适应性和集成性不足的问题。本发明包括：构建用于生成分步推理的因果分析提示模板作为思维链提示词，结合原始语料生成微调语料库，输入至大语言模型中进行训练，在训练过程中采用低秩适配技术对大语言模型进行微调训练，得到因果关系抽取模型；将待抽取因果关系的语料输入至因果关系抽取模型中，输出因果关系提取结果；生成综合评估结果和决策建议。本发明提升了多因果关系抽取任务的效率和质量，增强了系统的稳定性和适应性，同时降低了人力成本并提供了科学可靠的评估结果和决策建议。

本发明授权一种用于智能化评估的多因果关系抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于智能化评估的多因果关系抽取方法，其特征在于，该方法包括： 构建用于生成分步推理的因果分析提示模板作为思维链提示词，结合原始语料生成微调语料库；其中，所述思维链提示词包含文本预处理、要素提取和关系判定的多阶段引导指令； 所述思维链提示词，其构建过程为：对原始语料进行分句处理和分词分析，识别句子中的因果标志词，获得具有因果标记的独立语句集合； 基于所述因果标志词定位因果链节点，分别提取原因部分和结果部分的核心要素，所述核心要素包括行动主体、行为动作、作用对象、时空特征； 通过分析因果链节点的关联路径，确定因果关系属于直接因果关系或包含中间事件的间接因果关系； 将所述原因部分和结果部分分别归类至预设事件类别，所述事件类别包括军事行动、外交活动、安全事件、政治事件、社会事件、科技发展、经济事件、航空航天活动、装备与军备中的至少一种； 根据所述核心要素、因果关系类型及事件类别，生成符合预定格式的结构化数据，所述格式包含因果关系类型字段、原因要素集合字段和结果要素集合字段； 通过多轮验证机制对所述结构化数据进行完整性校验，并基于文本特征动态调整分词规则和事件分类模型参数，得到思维链提示词； 将所述微调语料库作为输入数据输入至大语言模型中，针对因果关系进行训练，在训练过程中采用低秩适配技术对大语言模型进行微调训练，得到因果关系抽取模型； 将待抽取因果关系的语料输入至因果关系抽取模型中，输出因果关系提取结果； 基于所述因果关系提取结果，结合预构建的领域事件评估指标体系和构建策略知识库，生成综合评估结果和决策建议； 综合评估结果，其获取方法为： 构建领域事件评估指标体系并进行知识向量化处理；其中，指标体系至少包含威胁等级、影响范围和风险因子，且通过知识嵌入技术将指标体系转换为向量形式存入评估知识库； 根据因果关系提取结果，通过语义相似性计算在评估知识库中动态检索匹配的评估指标，构建事件专项评价体系； 以复杂推理大模型为基座，融合因果关系提取结果与事件专项评价体系进行多层级推理，生成包含风险因素、影响范围及优先级的综合评估结果； 所述语义相似性计算包括： 基于局部敏感哈希生成哈希函数族，根据知识库规模动态设定哈希桶数量，将高维向量映射至低维哈希桶； 在每个哈希桶内构建KD-Tree结构，按特征方差权重划分超平面，所述权重为特征方差与总特征方差的比值； 计算查询向量所属哈希桶，按候选比例提取候选集，所述候选比例与哈希桶数量负相关； 对候选集进行两阶段筛选：第一阶段计算余弦相似度，保留满足阈值条件的向量；第二阶段计算加权欧氏距离，并转换为最终相似度； 采用双引擎索引结构，包括关系型数据库层和向量引擎层，设计动态路由策略，当查询复杂度超过阈值时启动向量引擎检索，否则使用数据库检索； 其中，进行知识向量化处理，其方法为： 对每个评估指标进行特征矩阵分解，提取主特征向量及其对应特征值； 通过矩阵秩分析模块计算特征矩阵的近似秩，按公式Q=ceillog2r+k动态分配存储分片数，其中r为近似秩，k为基于存储性能的冗余系数； 采用分段编码技术将主特征向量映射至多维向量空间，并通过时间戳加权调制向量时效性； 生成关联元数据标签，形成可扩展的向量表示单元。

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