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龙图腾网获悉贵州师范大学申请的专利基于生成对抗网络的事件因果关系识别方法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：CN121683891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610187868.X，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权基于生成对抗网络的事件因果关系识别方法是由陈延利;廖桂祥;莫金容;柯炜;吴汉舟设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的事件因果关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生成对抗网络的事件因果关系识别方法，涉及文本处理技术领域，将第一事件文本输入目标预测模型，得到事件因果关系识别结果；目标预测模型训练包括：通过编码模块确定目标第二事件文本的目标事件对；确定目标事件对的第一标签文本；通过生成对抗网络模块得到潜在因果标签文本；通过对比学习模块计算对比损失；通过因果关系预测模块计算预测损失；将对比损失与预测损失进行相加，得到总损失，根据总损失对预测模型中的参数进行更新，将最后一次更新的预测模型确定为目标预测模型，可以使得生成的因果关系表征能够在保持与目标因果标签一致性，可以增强事件因果关系表征的判别性和区分能力以及提高事件因果关系识别结果的准确性。

本发明授权基于生成对抗网络的事件因果关系识别方法在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络的事件因果关系识别方法，其特征在于，包括： 将第一事件文本输入到目标预测模型中，得到事件因果关系识别结果； 其中，所述目标预测模型是通过多个第二事件文本对预测模型进行训练得到的，所述预测模型包括编码模块、生成对抗网络模块、对比学习模块和因果关系预测模块，具体包括： 确定目标第二事件文本，所述目标第二事件文本为多个第二事件文本中的任意一个第二事件文本； 通过编码模块对目标第二事件文本进行编码，得到词元级上下文化语义表示，并根据目标索引从词元级上下文化语义表示中确定目标事件对，所述目标索引用于识别触发词在文本中的起始位置和结束位置； 确定目标事件对的第一标签文本，所述第一标签文本用于表征目标事件对之间的因果关系； 通过生成对抗网络模块对目标事件对进行处理，得到潜在因果标签文本； 通过对比学习模块计算潜在因果标签文本分别与第一标签文本与第二标签文本的相似度，并根据相似度计算对比损失，其中，所述第二标签文本为除目标第二事件文本以外的其他第二事件文本对应的标签文本； 将目标事件对、第一标签文本和潜在因果标签文本进行维度拼接，将拼接后的文本输入到因果关系预测模块中，得到因果关系的概率分布，根据因果关系的概率分布计算预测损失； 将对比损失与预测损失进行相加，得到总损失，当总损失不满足第一预设条件时，根据总损失对预测模型中的参数进行更新，同时获取新的目标第二事件文本，重复上述步骤，得到新的总损失，直到新的总损失满足第一预设条件，将最后一次更新的预测模型确定为目标预测模型。

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贵州师范大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市贵安新区花溪大学城栋青路；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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