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龙图腾网恭喜北京理工大学;北京理工大学东南信息技术研究院申请的专利一种基于动态前缀提示信息的事件抽取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：CN115017316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210669824.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于动态前缀提示信息的事件抽取方法是由黄河燕;刘啸设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态前缀提示信息的事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态前缀提示信息的事件抽取方法，属于计算机自然语言处理技术领域。本方法根据输入文本结合所有可能的事件类型，动态构造可调整的稠密的前缀信息，由此增强前缀信息的表现力，提高了数据的利用率。同时，利用相关性分类器将不包含事件实例的文本排除，减少了不相关信息的干扰。本方法克服了现有的基于生成的事件抽取方法中人工构造离散提示文本的次优性，事件类型信息与文本上下文相隔绝等技术缺陷。本方法在精确率、召回率、F1值评测指标等方面都有显著提升。

本发明授权一种基于动态前缀提示信息的事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态前缀提示信息的事件抽取方法，其特征在于：首先，训练一个事件抽取器，包括一个相关性分类器、一个提示信息构造器和一个条件文本生成器；其中，相关性分类器是一个参数会随着训练而微调的BERT文本分类器；提示信息构造器是一个BERT文本编码器和由若干个前缀向量序列组成的集合；每个前缀向量序列对应一种事件抽取器所支持的事件类型，其中包含多个实值向量，且各序列中包含的向量个数相同；条件文本生成器是一个参数会随着训练而微调的预训练序列到序列语言模型BART；步骤1：建立带有事件实例标注的“事件实例集合-文本对”训练样本和事件本体A；按照事件实例集合中的事件类型训练相关性分类器，并依次枚举事件类型；按照各事件类型的标注结果构造目标文本，由此训练出事件抽取器；步骤1.1：人工对语料库中的文本进行标注，形成“事件实例集合-文本对”训练样本和描述事件类型和结构的本体A；步骤1.2：对“事件实例集合-文本对”训练样本中文本的事件实例集合进行是否为空的判断，如为空则相关性为“0”，如不为空则相关性为“1”，之后形成“相关性-文本对”训练样本；步骤1.3：将“相关性-文本对”训练样本中的每一条文本输入相关性分类器，进行目标为“0”和“1”的二分类，计算交叉熵损失函数；利用Adam优化算法进行训练，优化相关性分类器中的参数；步骤1.4：为每种事件类型e∈A，初始化一个独立的前缀向量序列作为参数，并设计一个生成模板te；步骤1.5：选择“事件实例集合-文本对”中相关性为“1”的训练样本，形成训练样本子集，并对训练样本子集中的“事件实例集合-文本对”S，c，S表示事件实例集合，c表示输入文本；枚举事件类型，设当前处理的事件类型为e，进行后续步骤；步骤1.6：利用BERT文本编码器计算输入文本c的表示向量；步骤1.7：利用表示向量聚合代表各事件类型的前缀向量序列，形成一组动态构造的前缀向量序列Pc；步骤1.8：根据事件实例集合S中事件类型为e的事件实例子集，构造目标文本ge；步骤1.9：将动态构造的前缀向量序列Pc、生成模板te、文本c输入条件文本生成器，计算输出目标文本ge的负对数似然作为损失函数；然后，利用AdamW优化算法进行训练，优化提示信息构造器和条件文本生成器中的参数；优化结束后，得到包含最优参数的事件抽取器；步骤2：对待计算的输入文本，首先利用相关性分类器对输入文本进行预测，判断其中是否包含事件；若不包含事件，则输出空事件实例集合；若包含事件，则依次枚举事件类型，对每种事件类型均利用提示信息构造器动态构造前缀向量序列，利用条件文本生成器输出生成的文本，并按照规则解析得到事件实例的集合；步骤2.1：将待计算的输入文本c利用相关性分类器进行分类；若结果为“0”，即不相关，则直接输出空事件实例集合，结束步骤；若结果为“1”，即相关，则进入步骤2.2；步骤2.2：利用提示信息构造器的出一组动态构造的前缀向量序列Pc；步骤2.3：枚举事件类型，设当前处理的事件类型为e；步骤2.4：将动态构造的前缀向量序列Pc、生成模板te、文本c输入条件文本生成器，得到输出文本a；步骤2.5：根据步骤1.8的构造规则对输出文本a进行解析，得到事件实例集合；步骤2.6：将枚举过程中所有事件类型的事件实例集合合并，得到最终的事件实例集合。

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