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龙图腾网恭喜南京师范大学申请的专利一种基于图解析的事件抽取方法及系统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：CN115169285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210845805.0，技术领域涉及：G06F40/117；该发明授权一种基于图解析的事件抽取方法及系统是由周俊生;孙浩桐;谢建业;陈昱衡;钱惠勋设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图解析的事件抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图解析的事件抽取方法及系统，通过将输入句子中包含的多个事件视为整体，将多个事件链接起来构成事件图，实现将对输入句子的抽取事件问题转化为一个对输入句子分析生成事件图的图解析方法。该方法不再依赖于事件触发词，明确地对多个事件之间的关联性进行建模，解决论元共享现象，缓解长尾问题；同时，基于Transformer的生成模型设计了有效的解码算法，提高事件抽取的性能；此外，采用预训练的序列到序列模型，使得数据稀疏性问题得到改善；在基于事件图的生成模型中利用依存句法信息，使用图注意力神经网络对依存信息编码，将依存图编码层和句子编码层的双重注意力机制进行融合提升事件抽取的性能。

本发明授权一种基于图解析的事件抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图解析的事件抽取方法，其特征在于，包含以下步骤：1给定输入文本，判断给定输入文本的句子中是否包含事件类型，抽取给定输入文本的句子中任意一节点作为根节点，将事件类型节点附加在根节点后作为子节点，若包含事件类型，则该根节点取值为EVTS，将给定输入文本中的句子中所包含的事件连接构成事件图，若不包含事件类型，则该根节点取值为NA，抽取事件结束；2基于Seq2Seq序列-序列框架，将事件图进行线性化处理，得到事件图的线性化序列；3基于事件图的线性化序列，设计基于Transformer的生成模型及解码算法，该生成模型及解码算法具体方式为：设定x＝x1,...,xn为给定输入文本的句子，其中xi表示句子中的第i个单词，i＝1,2...n，同时，设定E＝e1,..ej..,en是句子中的实体提及，其中ei表示句子中的第i个实体提及，i＝1,2..j..n，该实体提及总共包含k个实体提及，k为自然数，其中每个实体提及都包含头实体和实体类型，以此搭建基于Transformer的生成模型；基于Transformer的生成模型需要依次解码标记列表y＝y1,...,ym，其中yi为标记列表的第i个标记，i＝1,2...m，标记yi的取值为事件类型、事件论元即实体提及、论元角色、实体类型、特殊指针符号中的任意一项；4采用预训练的语言模型BART将基于Transformer的生成模型转化为Encoder-Decoder架构，完成事件抽取结果学习。

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