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申请/专利权人：中国科学院新疆理化技术研究所

摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的事件关系推理演化方法、装置、设备以及存储介质，该方法通过构建事件触发词提取指令‑标签监督数据，利用大语言模型和微调实现事件触发词提取；构建多任务指令，统一事件关系推理任务；为每个细粒度事件关系推理任务学习相应的软提示，并设计协同融合机制提升事件关系推理性能；基于推理得到的事件关系，根据指令需求及语境学习生成事件关系链；利用大语言模型的世界知识，设计事件演化指令和语境学习，实现事件演化，预测事件的发展趋势，生成事件演化链；根据事件演化的结果进行风险评估，生成事件风险链。本发明增强了大语言模型进行事件关系推理时的泛化能力，可以根据不同的需求指令实现多种事件关系推理任务，提高了事件关系推理的准确率。

主权项：1.一种基于大语言模型的事件关系推理演化方法，其特征在于，按下列步骤进行：a、构建事件触发词提取指令-标签监督数据，是以已有的传统事件触发词提取数据集为基础，对于每个选定的训练样本构建相应的事件触发词提取指令，在构建指令-标签数据集时，确保覆盖不同领域、语境和复杂性的样本；b、根据所述指令-标签监督数据，基于大语言模型及指令微调实现事件触发词提取；c、统一事件关系推理任务，构造多任务指令，用于推断事件之间的时序、因果等逻辑关系；基于多任务指令学习统一训练一个基础，多任务指令包含多个子指令，每个子指令对应一种事件关系推理的子任务，根据多任务指令学习一个具备基础事件关系推理能力的大语言模型，其能够实现多种事件关系推理任务；d、针对每一种细粒度事件关系推理任务，添加相应的软提示，引导大语言模型完成特定的事件关系推理，基于步骤c所述的具备基础事件关系推理能力的大语言模型，在其每一层中添加连续可学习的前缀，用于学习细粒度事件关系推理知识，通过软提示微调来学习和有效地保存特定事件关系推理知识；e、根据所述步骤d的特定软提示，以软提示协同推理的方式优化推理事件关系，将蕴含多种事件关系推理知识的前缀进行融合，通过协同软提示的方式，提升事件关系推理的性能，包含事件时序、因果等逻辑关系；f、根据所述推理得到的事件关系，根据指令需求及语境学习，生成事件关系链；g、在生成所述事件关系链后，基于大语言模型所蕴含丰富的世界知识，设计事件演化指令及语境学习实现事件演化，预测事件的发展趋势，生成事件演化链；h、根据对上述的事件演化后，依照演化后的事件对当前事件进行风险评估，生成事件风险链，其中，基于事件演化链，结合当前的事件脉络以自然语言文本的方式将二者进行合并，借助大语言模型分析事件链中每个事件的风险大小。

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百度查询： 中国科学院新疆理化技术研究所 基于大语言模型的事件关系推理演化方法、装置、设备以及存储介质