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龙图腾网恭喜中电云脑(天津)科技有限公司申请的专利一种基于多任务联合学习的事件检测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：CN116628189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211743006.9，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于多任务联合学习的事件检测方法是由袁丁;程龙龙;崔丙剑;田野;曹琉设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务联合学习的事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务联合学习的事件检测方法，涉及到自然语言处理中信息抽取任务中的事件检测技术领域，包括以下步骤：S1：样本生成，S2：基于深度预训练模型的多任务联合学习。本发明把事件检测任务拆分为事件类型判断和触发词识别两个子任务，然后对两个子任务进行联合建模学习，模型的输入包含了事件类型和文本内容，通过注意力机制可以更好地学习标签与文本之间的关系，同时利用任务之间的相关性进一步提升模型的学习效果。

本发明授权一种基于多任务联合学习的事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务联合学习的事件检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：样本生成，如某业务场景预定义的事件类型为Label＝[“受伤”,“判刑”,“盗窃”]，对于文本“被告人袁某用拳头将被害人郭某面部打伤”,其中包含的触发词为“打伤”，事件类型为“受伤”，把事件类型与正文拼接，然后分别标注触发词和事件类型，触发词识别作为序列标注任务使用BIO标注模式，“B”表示触发词的开始，“I”表示触发词的中间或者结尾，“O”表示不属于触发词；事件类型判断为二分类任务，“1”表示文本中包含该事件类型，“0”表示文本中不包含该事件类型；S2：基于深度预训练模型的多任务联合学习，对触发词识别和事件类型判断联合建模，两个子任务共享神经网络隐层参数，然后针对不同任务构建各自的分类器完成各自任务目标，详细的模型计算步骤如下：a.把事件类型li和文本内容text拼接，并在首尾分别添加“[CLS]”和“[SEP]”标志，然后进行切分，得到序列X＝[[CLS],x1,x2,x3,...,xn,[SEP]]；b.把序列X输入到BERT模型，得到表示向量E＝[e[CLS],e1,e2,e3,...,en,e[SEP]]；c1.触发词识别1.把文本中每个字符的表示向量en输入全连接神经网络，并经过softmax层后输出，得到该字符属于“BIO”中每种类型的概率P＝[pB,pI,pO]；2.计算每个字符属于每种类型的概率P与真实的触发词标签之间的交叉熵损失loss1；c2.事件类型判断1.取E中“[CLS]”位置的向量e[CLS]，把e[CLS]输入全连接神经网络，并经过softmax层后输出，得到事件类型概率P＝[p1,p2]，p1表示该文本包含事件类型li的概率，p2表示该文本不包含事件类型li的概率；2.计算文本预测出的事件类型概率P与真实的事件类型之间的交叉熵损失loss2；d.对loss1和loss2进行加权求和得到loss，然后对loss进行反向传播，通过梯度下降法更新模型参数。

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