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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種面向復雜因果關系抽取模型的收斂加速方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116450838B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310239515.6，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權一種面向復雜因果關系抽取模型的收斂加速方法是由梁韻基;劉磊;王梓哲;紀亞鵬;張鵬設計研發完成，并于2023-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向復雜因果關系抽取模型的收斂加速方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向復雜因果關系抽取模型的收斂加速方法，首先構造正負樣本進行數據增強，其次通過對比表示學習框架抽取文本中的因果關系；最終通過引入多樣性自步學習來提升對比表示學習抽取復雜因果關系的收斂速度。本發明使基于對比表示學習的復雜因果關系抽取模型收斂速度大幅度提升，通過在多個數據集上進行測試，抽取準確率高達90％。

本發明授權一種面向復雜因果關系抽取模型的收斂加速方法在權利要求書中公布了：1.一種面向復雜因果關系抽取模型的收斂加速方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：數據增強模板集合構建；給定因果關系數據集從其中挑選部分具有顯式因果關系的樣例，抽取其中的原因論元xc、結果論元xe以及顯式連接詞ω，構建用于數據增強的因果關系三元組其中m表示D中三元組的數量；步驟2：采用數據增強方法實現對比表示學習的正負樣本構造；給定一條輸入文本χ＝{...,eixcei,...,ejxeej,...}，獲取輸入文本序列中的因果論元R＝{xc,xe}，并對原因論元xc和結果論元xe的向量表示xc和xe進行向量拼接，表示為XR＝Concatxc,xe；對D中的每一對原因論元xci和結果論元xei進行向量表示，分別為xci和xei，并對其進行向量拼接表示為Xi＝Concatxci,xei，然后計算XR和Xi的余弦相似度來衡量語義相似性，最后選取和XR余弦相似度最大的Xi對應的連接詞作為最合適的連接詞ωp；正樣本表示為改變論元的方向性構建負樣本步驟3：復雜因果關系的抽取；分別將原始輸入和正樣本或原始輸入和負樣本輸入到對比表示學習框架的兩個深度編碼器中進行關系抽取；兩個深度編碼器采用BiLSTM和Transformer的兩層結構，采用對比損失和最大似然損失來構建目標函數 其中表示兩個深度編碼器的輸入向量和向量之間的歐氏距離，t0是定義的半徑閾值，如果模型輸出兩個向量之間的語義相似度大于0.5，Y＝1；否則Y＝0；α表示兩個損失函數之間的權重；yi和分別表示樣本的真實標簽和預測標簽，n表示樣本數目；步驟4：多樣性自步學習收斂加速；引入多樣性自步學習對目標函數進行改進，通過最小化多樣性自步損失函數聯合訓練復雜因果關系抽取模型的參數w以及潛在的權重向量v＝[v1,...,vn]： 其中，λ和γ表示控制樣本難易程度的參數，表示多樣性項，b表示訓練期間的類數目；采用迭代雙凸優化策略求解當v固定時，作為一個標準的監督學習目標函數，以最小的損失學習參數w；對于給定的w，通過計算全局最優其中是一個門單元。

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