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龙图腾网获悉深圳市检验检疫科学研究院;合肥工业大学申请的专利一种基于多层图注意力网络的事件检测方法及装置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：CN113887213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202111164755.1，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于多层图注意力网络的事件检测方法及装置是由包先雨;吴共庆;何俐娟;柯培超;陆振亚;王歆;程立勋;蔡伊娜;郑文丽;慕容灏鼎;蔡屹设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层图注意力网络的事件检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多层图注意力网络的事件检测方法及装置，包括获取事件文本信息中的上下文单词，并确定与所述上下文单词对应的句法信息邻接矩阵和拼接向量；将所述邻接矩阵和所述拼接向量作为人工神经网络的输入，获取输出向量；依据所述拼接向量与所述输出向量聚合生成聚合信息；依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词类别。本申请通过同时结合上下文单词的句法信息和上下文信息，有效解决使用句法分析工具容易出现信息丢失和错误传播的问题；并且通过在图注意力网络层中结合跳跃连接模块，避免因为一些短距离的句法信息过度传播从而导致最终触发词的分类不理想的情况出现，有效提高触发词分类的精度、召回率以及F1值。

本发明授权一种基于多层图注意力网络的事件检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多层图注意力网络的事件检测方法，其特征在于，包括步骤： 获取事件文本信息中的上下文单词，并确定与所述上下文单词对应的句法信息邻接矩阵和拼接向量，包括所述事件文本信息中的每个句子通过句法依存分析形成句法依存树，再依据所述句法依存树生成对应的邻接矩阵；依据所述上下文单词的词嵌入向量生成所述拼接向量；将所述上下文单词的词义向量、实体向量、词性向量和位置向量共4种不同的词嵌入向量拼接成第一拼接向量，再将所述第一拼接向量输入到Bi-LSTM神经网络层生成第二拼接向量，所述第二拼接向量作为多层图注意力网络的输入向量之一； 将所述邻接矩阵和所述拼接向量作为多层图注意力网络的输入，获取输出向量；具体的，将同一批次的所述邻接矩阵生成一个张量；将所述张量和所述拼接向量输入到所述多层图注意力网络进行计算，并依据所述多层图注意力网络的结果生成所述输出向量； 依据所述拼接向量与所述输出向量聚合生成聚合信息；具体的，在每一层的图注意力网络中，通过跳跃连接模块来实现句法信息的聚合，将所述拼接向量通过所述跳跃连接模块跳过每一层的图注意力网络，并与所述输出向量进行聚合操作； 依据所述聚合信息确定所述上下文单词的触发词类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市检验检疫科学研究院;合肥工业大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福强路1011号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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