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龍圖騰網恭喜中證信用增進股份有限公司申請的專利一種金融領域事件抽取方法和裝置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：CN115062615B 。

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：202210475459.1，技術領域涉及：G06F40/289；該發明授權一種金融領域事件抽取方法和裝置是由施震;黃晨;湯文華;文衛東;李旭暉設計研發完成，并于2022-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種金融領域事件抽取方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種金融領域事件抽取方法和裝置。所述方法包括：對待抽取文本進行分句、分詞；獲取分句中每個分詞的詞向量和位置向量，并將所述詞向量和對應的位置向量累加，得到對應分詞的輸出向量；對每個分句執行序列標注，標注出分句中屬于事件元素的分詞；獲取分句的句向量，將分句中屬于事件元素的分詞的輸出向量與所述分句的句向量累加，得到累加結果；根據所述累加結果，確定所述分句是否屬于預設類型金融事件的事件句；若是，則輸出所述分句對應的結構化事件。本發明根據事件句來判斷文本中的事件類型，與現有技術中通過觸發詞來判斷文本中的事件類型相比，能夠減少誤判和漏判的情況，提高事件抽取任務的抽取效果。

本發明授權一種金融領域事件抽取方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種金融領域事件抽取方法，其特征在于，包括：對待抽取文本進行分句、分詞處理，得到所述待抽取文本的分句集合和每個分句的分詞集合；針對所述分句集合中的每個分句，獲取分句中每個分詞的詞向量和位置向量，并將所述詞向量和對應的位置向量累加，得到對應分詞的輸出向量；根據預定義的元素標注序列，對每個分句執行序列標注，標注出分句中屬于事件元素的分詞；所述事件元素為對應于金融事件中的相應類型事件角色的實體；獲取分句的句向量，將分句中屬于事件元素的分詞的輸出向量與所述分句的句向量累加，得到累加結果；根據所述累加結果，在預設的事件分類模型中，確定所述分句是否屬于預設類型金融事件的事件句；所述預設的事件分類模型是根據預先標注的訓練文本訓練得到的；若是，則輸出所述分句對應的結構化事件；所述獲取分句的句向量，將分句中屬于事件元素的分詞的輸出向量與所述分句的句向量累加，得到累加結果，包括：根據注意力機制，對分句中全部分詞的輸出向量進行加權求和，得到所述分句的句向量；將分句中屬于事件元素的分詞的輸出向量與所述分句的句向量累加，得到累加結果；所述預設的事件分類模型包括前饋神經網絡和歸一化分類器；所述根據所述累加結果，在預設的事件分類模型中，確定所述分句是否屬于預設類型金融事件的事件句，包括：在前饋神經網絡中對所述累加結果進行分析，得到一個維度為2的特征向量；在歸一化分類器中對所述維度為2的特征向量進行歸一化處理，得到對應分句的分類結果，根據所述分類結果，確定所述分句是否屬于預設類型金融事件的事件句；所述根據預定義的元素標注序列，對每個分句執行序列標注，標注出分句中屬于事件元素的分詞，包括：根據預定義的元素標注序列，使用預設的事件元素抽取模型，對每個分句執行序列標注，標注出分句中屬于事件元素的分詞；所述預設的事件元素抽取模型包括全連接層神經網絡和條件隨機場，是根據所述預先標注的訓練文本訓練得到的。

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