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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種知識增強因果鏈推理的事件預測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119416063B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510007426.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)一種知識增強因果鏈推理的事件預測方法是由成清;曾澤凡;胡星辰;杜航;黃金才設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種知識增強因果鏈推理的事件預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種知識增強因果鏈推理的事件預測方法。其中，方法包括建立事件征候識別框架；獲取事件文本，利用事件征候識別框架對事件文本進行事件摘要與分類，論元抽取與匹配操作，獲得事件文本對應的匹配因果知識圖；基于匹配因果知識圖，使用蒙特卡洛模擬方法對與匹配因果知識圖對應的事件征候進行推理和概率估計，確定事件征候發(fā)生的概率；并將匹配因果知識圖中的節(jié)點信息格式化為事件征候推理的提示詞，并將提示詞輸入事件征候識別框架中，獲得事件征候發(fā)生概率。本發(fā)明提供的方案是在大型語料庫中進行自監(jiān)督預訓練，無需利用大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練，因此，相比于深度學習模型，可顯著降低成本。

本發(fā)明授權(quán)一種知識增強因果鏈推理的事件預測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種知識增強因果鏈推理的事件預測方法，其特征在于，所述方法包括：建立事件征候識別框架；所述事件征候識別框架為基于上下文學習的大語言模型；所述建立事件征候識別框架包括建立事件本體模型、定義事件類型、劃分事件模式和構(gòu)建事件因果知識圖；獲取事件文本，利用所述事件征候識別框架對所述事件文本進行事件摘要與分類，論元抽取與匹配操作，獲得所述事件文本對應的匹配因果知識圖；基于所述匹配因果知識圖，使用蒙特卡洛模擬方法對與所述匹配因果知識圖對應的事件征候進行推理和概率估計，確定所述事件征候發(fā)生的概率；其中，使用蒙特卡洛模擬方法對與所述匹配因果知識圖對應的事件征候進行推理和概率估計，確定所述事件征候發(fā)生的概率，包括：對于所述匹配因果知識圖中的每一事件征候節(jié)點，確定與所述事件征候節(jié)點直接或間接連接的所有事件類型節(jié)點，獲取事件類型節(jié)點集合；所述事件類型節(jié)點集合包括直接驅(qū)動節(jié)點和間接驅(qū)動節(jié)點；計算所述事件類型節(jié)點集合中所有直接驅(qū)動節(jié)點的驅(qū)動強度和所述事件類型節(jié)點集合中所有間接驅(qū)動節(jié)點的驅(qū)動強度；基于所述直接驅(qū)動節(jié)點的驅(qū)動強度和所述間接驅(qū)動節(jié)點的驅(qū)動強度計算事件征候發(fā)生的概率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區(qū)德雅路109號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。