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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于词性注意力机制的中文事件探测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：CN115017897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210088607.4，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法是由王红斌;胡庆孟;线岩团;李辉;文永华设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法，该方法基于公共数据集，首先在数据集上使用分词工具将句子分成词，然后使用词性标注工具获取句子的词性序列。将句子的词性序列输入CBOW模型得到预训练的词性向量，以此来学习词之间的固定搭配信息，如“受了伤”为“动词+副词+名词”的结构。然后使用此词性向量和词向量以及字向量分别抽取句子的词级别信息和字级别信息，抽取特征时将在句子的词矩阵、字矩阵、词性矩阵上使用卷积神经网络抽取特征。然后利用词性特征计算注意力分数，用于辅助模型计算时侧重于动词；提供了词性注意力，加入词性特征之后模型在触发词提取和事件类型分类任务上准确率、效率更高。

本发明授权一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于词性注意力机制的中文事件探测方法，其特征在于，包括以下步骤： Step1、利用分词工具切分句子，然后使用词性标注工具获取每个词的词性标签，得到词性标签之后使用word2vec方法，得到预训练词性标签向量； Step2、得到句子的词性特征矩阵，使用卷积神经网络提取词性词特征； Step3、利用分词工具切分句子，得到句子的词向量矩阵和字向量矩阵；然后分别在句子的词矩阵和句子矩阵上使用卷积神经网络提取句子中词汇级别特征和字级别特征； Step4、将词汇级别特征和词性注意力点乘，之后将词汇级别特征和上下文词的特征拼接得到新的词汇级别特征； Step5、词汇级别特征和字级别特征拼接后得到作为块提取网络的输入特征，块提取网络输出该词的块分类标签； Step6、使用块提取网络的输出标签和真实标签计算损失，使用Adadelta反向传播优化词卷积网络、字卷积网络、词性注意模块和块提取网络； 所述Step4中将当前词窗口为2的上下文词的词向量拼接作为特征，使用卷积网络提取上下文词性特征；并将词性注意力分数点乘词性特征之后和上下文词性特征拼接作为词级别特征； 所述Step5具体包括以下步骤： Step5.1、将词汇级别特征和字级别特征使用多层感知机聚合为特征向量之后拼接用于触发词提取和事件类型分类； Step5.2、将词级别特征和字级别特征拼接后输入触发词块提取网络，分类当前字的触发词块； Step5.3、当触发词提取模块提取出触发词后，将该触发词对应的混合特征输入到事件类型分类网络中。

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