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龍圖騰網恭喜北京計算機技術及應用研究所申請的專利一種基于事件抽取的情報態勢挖掘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：CN116757221B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202310694489.6，技術領域涉及：G06F40/30；該發明授權一種基于事件抽取的情報態勢挖掘方法是由趙勤博;楊雨婷;王瑞;王又辰;欒真設計研發完成，并于2023-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于事件抽取的情報態勢挖掘方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于事件抽取的情報態勢挖掘方法，屬于信息抽取態勢感知領域。本發明通過已有的情報態勢文本數據，抽取其中情報領域相關詞匯，依據領域詞的類別和頻次，將情報態勢文本數據分類為事件場景類型庫。針對不同事件場景類型，設計事件模板，依據事件模板抽取情報態勢文本數據中的事件要素，形成事件列表。依據事件要素對情報態勢序列數據進行檢索，關聯匹配相似屬性，形成情報態勢庫。本發明解決大量情報文本和態勢序列中情報態勢的挖掘問題。

本發明授權一種基于事件抽取的情報態勢挖掘方法在權利要求書中公布了：1.一種基于事件抽取的情報態勢挖掘方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：S1、事件場景分類：通過已有的情報態勢文本數據，抽取其中情報領域相關詞匯，依據領域詞的類別和頻次，將情報態勢文本數據分類為事件場景類型庫；S2、事件要素抽取：針對不同事件場景類型，設計事件模板，依據事件模板抽取情報態勢文本數據中的事件要素，形成事件列表；S3、情報態勢關聯融合：依據事件要素對情報態勢序列數據進行檢索，關聯匹配相似屬性，形成情報態勢庫；其中，所述步驟S1具體包括如下步驟：S11、數據預處理針對情報態勢文本數據，首先通過正則表達式進行數據清洗操作，然后使用分詞工具進行分詞處理；S12、領域詞抽取領域詞包含了事件的主體和領域信息，領域詞抽取時，使用命名實體識別提取原文本數據中的領域詞，包括武器裝備型號、任務類型和作戰單元；S13、事件場景類型體系構建依據情報態勢文本中的主體、環境、任務目標特點，人工制定事件場景類型體系；S14、文本分類將帶有領域詞標簽的情報態勢文本，通過單詞和領域詞編碼、事件場景類型編碼和場景類型分類，完成情報態勢的事件場景分類；所述步驟S14具體包括如下步驟：S141、單詞和領域詞編碼使用情報態勢文本數據的分詞結果和領域詞抽取結果，采用語言模型Skip-gram模型初始化單詞編碼dw和領域詞編碼de，從情報態勢語料中學習詞向量，為每個詞生成一個向量，其中包含詞和詞的類型；S142、事件場景類型編碼情報態勢文本的事件場景類型編碼采用兩個隨機初始化的編碼向量t1和t2表示，t1用于捕獲局部信息，t2用于捕獲全局信息；S143、場景類型分類采用長短期記憶網絡LSTM對情報態勢文本的單詞和領域詞編碼進行處理，用hi表示每一層LSTM后的結果，采用注意力機制評估情報態勢文本中每個詞對事件場景類型判斷的影響， 其中αk為第k個詞的注意力分數；由此可得到，情報態勢文本的表示為Satt＝αTH，其中α＝[α1,…,αn]為詞的注意力向量，表示詞在句子中的重要程度，H＝[h1,…,hn]表示每層LSTM的輸出；S144、用表示領域詞的文本局部特征，用表示情報態勢文本的全局特征，hn是第n層LSTM的輸出，兩者加權求和后經過Sigmoid函數計算事件場景分類得到的事件場景類型：o＝σλ·vatt+1-λ·vglobal其中σ表示Sigmoid函數，λ是用于平衡文本局部特征和全局特征的超參數；S145、通過不斷地訓練，調整t1和t2，使得事件場景類型符合S13制定的事件場景類型體系。

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