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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利基于角色焦点异质图的文档级事件论元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：CN119886156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510377996.6，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于角色焦点异质图的文档级事件论元抽取方法是由胡蓉;万齐智;万常选;赵思成;刘德喜;刘喜平;帅宇鑫设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于角色焦点异质图的文档级事件论元抽取方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于角色焦点异质图的文档级事件论元抽取方法，该方法包括：对事件类型和角色节点进行关联；对事件实例中的触发词和中心句进行关联，构建角色焦点异质图；将角色焦点异质图输入至图注意力网络中进行学习，得到经过图注意力网络学习后的节点表示；利用预训练语言模型对经过图注意力网络学习后的节点表示进行文档词语捕获，并与经过图注意力网络学习后的节点表示进行加权融合；本发明开发了一个基于角色焦点异质图的文档级事件论元抽取模型。通过使用图神经网络，获取通过角色焦点异质图更新后的角色表示，采用基于角色的跨度选择策略获取充当该角色的论元跨度。

本发明授权基于角色焦点异质图的文档级事件论元抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于角色焦点异质图的文档级事件论元抽取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、对事件类型和角色节点进行关联，获取事件模式中关联角色的关联语义；步骤2、对事件实例中的触发词和中心句进行关联，获取事件实例中触发词和中心句的关联语义，对事件模式中关联角色的关联语义和事件实例中触发词和中心句的关联语义进行关联，构建角色焦点异质图；步骤3、将角色焦点异质图输入至图注意力网络中进行学习，得到经过图注意力网络学习后的节点表示；步骤4、利用预训练语言模型对经过图注意力网络学习后的节点表示进行文档词语捕获，并与经过图注意力网络学习后的节点表示进行加权融合，得到融合后的语义表示；步骤5、基于角色焦点异质图构建事件论元抽取模型，利用事件论元抽取模型结合融合后的语义表示进行跨角色论元抽取，得到角色在文档上跨度开始位置的概率和角色在文档上跨度结束位置的概率；基于角色在文档上跨度开始位置的概率和角色在文档上跨度结束位置的概率构建模型的损失函数；基于模型的损失函数优化事件论元抽取模型，得到优化后的事件论元抽取模型；步骤6、利用优化后的事件论元抽取模型，得到事件论元结果。

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