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龙图腾网获悉迈容智能科技(上海)有限公司申请的专利依存分析模型及基于依存分析的中文联合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：CN114841140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202210452892.3，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权依存分析模型及基于依存分析的中文联合事件抽取方法是由吴昆;丁国栋设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本依存分析模型及基于依存分析的中文联合事件抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于依存分析的中文联合事件抽取方法，首先引入了依存分析构建句法结构加强了信息的深度交互；其次为弥合字词的不一致性设计了三种类型的边表示以计算图卷积特征；最终通过对事件触发词分类任务以及事件论元分类任务联合学习，缓解了传统管道式方法的级联误差传播问题，提升了从文档中抽取事件触发词以及论元的效果。基于依存分析的中文联合事件抽取模型，在对语义进行编码的同时融入了句法结构信息，增强了字之间的信息流动，并且针对中文分词的特性为构建无向图设计了不同类型的边表示。本发明通过融入中文文本中包含的句法结构知识丰富了语义特征表示，并且使用联合学习的方法有效的提高了句子级事件抽取的效果。

本发明授权依存分析模型及基于依存分析的中文联合事件抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于依存分析的中文联合事件抽取方法，其特征在于：基于依存分析的联合学习模型共同学习触发词抽取和论元抽取两个子任务，包括如下步骤： 步骤1、预处理包含事件类型以及描述事件的输入文本，使用预训练语言模型对数据集中的文本进行编码，得到以字为单位的词嵌入文本表征； 步骤2、将原始输入文本进行分词，并将分词结果和步骤1得到的词嵌入文本表征输入依存分析模型，获取融合分类向量；首先，将文本进行分词，并且使用依存分析得到词与词之间的主从关系，建立词与词之间的依存关系；其次，将词之间的依存关系简化为词首字间的依存关系，构建三种类型的边，分别为，，，其中，表示从支配词流入从属词的边，表示自循环边，所述自循环边表示字在分词结果中属于同一词，表示从从属词流入支配词的边；并对应三种类型的边分别生成三个二维邻接矩阵构建图表示，使用无向图表示该依存关系；所述二维邻接矩阵均以单字为节点，若两个节点之间存在关系，则将二维邻接矩阵对应位置的值置为1，反之置为0；然后，将词嵌入文本表征输入图卷积神经网络，使用无向图聚合邻居节点信息，将卷积神经网络的输出与词嵌入文本表征进行融合；融合的具体过程为，将获取的词嵌入文本表征，作为图卷积神经网络的初始输入，结合无向图对邻居节点信息进行聚合，计算图卷积向量；将三种边类型的图卷积向量进行拼接，并使用激活函数更新第层的节点向量，将最后一层图卷积网络的输出和词嵌入文本表征结合，获取最终的分类向量，其中，表示图卷积的层数；最后，将融合后得到的分类向量作为依存分析模型的输出； 步骤3、将步骤2中得到的分类向量输入事件触发词分类器，使用01标注格式对每个事件类型的候选触发词的首尾索引进行预测，计算当前字是触发词开始和结束的分类概率向量； 步骤4、将步骤2得到的分类向量输入事件论元分类器，使用01标注格式对每个角色类型的候选论元的首尾索引进行预测，计算当前字是论元开始和结束字的分类概率向量； 步骤5、使用步骤3得到的向量和步骤4得到的向量分别进行触发词和论元的抽取，通过参数共享和联合学习进行训练，经过迭代得到最优模型。

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