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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司

摘要：一种文本事件关系提取方法，包括：获取用于进行事件关系提取的数据样本；其中，所述数据样本包含文本、以及用于指示从所述文本中提取至少一个目标文本事件的指令；所述目标文本事件为与指定的文本事件具有目标类型的文本事件关系的文本事件；所述目标类型的文本事件关系为从多种类型的文本事件关系中指定的文本事件关系类型；将所述数据样本输入至LLM模型，以由所述LLM模型响应于所述指令，针对所述文本进行逻辑推理，从所述文本包含的文本事件中选择出所述至少一个目标文本事件，以完成针对所述文本的事件关系提取。

主权项：1.一种文本事件关系提取方法，所述方法包括：获取用于对LLM模型进行微调训练的数据样本集；其中，所述数据样本集中的数据样本对应多种类型的文本事件关系；所述数据样本包含文本、用于指示从所述文本中提取至少一个目标文本事件的指令、用于引导LLM模型从所述文本包含的文本事件中选择出所述至少一个目标文本事件的引导提示、以及为所述文本预先标注的与指定的文本事件具有目标类型的文本事件关系的至少一个标注文本事件；所述目标文本事件为与所述指定的文本事件具有目标类型的文本事件关系的文本事件；所述目标类型的文本事件关系为从所述多种类型的文本事件关系中指定的文本事件关系类型；将所述数据样本集中的数据样本作为训练样本输入至LLM模型，以由所述LLM模型响应于所述指令，基于所述引导提示针对所述文本进行逻辑推理，从所述文本包含的文本事件中选择出所述至少一个目标文本事件；获取所述LLM模型输出的所述至少一个目标文本事件，并计算所述至少一个目标文本事件和所述至少一个标注文本事件之间的误差损失；以及，针对所述至少一个目标文本事件重新进行排列组合得到若干文本事件集合，并将所述若干文本事件集合分别与由所述至少一个标注文本事件构成的标注文本事件集合进行双边匹配，以从所述若干文本事件集合中匹配出与所述标注文本事件集合对应的最优文本事件集合，并基于所述最优文本事件集合计算双边匹配损失；其中，所述最优文本事件集合为包含的文本事件与所述标注文本事件集合包含的文本事件匹配度最高的事件集合；将所述误差损失和所述双边匹配损失作为模型损失，对所述LLM模型中包含的模型参数进行参数调整，以完成针对所述LLM模型进行有监督的微调训练。

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