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龙图腾网恭喜中电科大数据研究院有限公司申请的专利一种基于生成任务与多模态的事件分析方法、系统及装置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：CN119557603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510116350.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于生成任务与多模态的事件分析方法、系统及装置是由支婷;曹扬;蔡惠民;董厚泽;谢红韬;管桂林设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成任务与多模态的事件分析方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于生成任务与多模态的事件分析方法、系统及装置，用于快速准确地把握事件发展走向。本申请方法包括：将多模态数据生成结构化事件信息，并得到事件关系；构建事件图谱；提取多模态特征，使用跨模态注意力机制得到多模态情感关系向量；基于预设图神经网络，并结合事件图谱得到情感特征向量；计算对比学习损失值，基于对比学习损失值得到目标情感特征；利用跨模态注意力机制生成目标事件图谱；提取关系特征，结合注意力权重和预设时间序列模型得到事件预测图谱；提取因果链条并推理，推理后得到触发条件和情绪因素；将事件预测图谱与目标事件图谱结合节点特征序列、触发条件以及情绪因素，得到事件分析结果。

本发明授权一种基于生成任务与多模态的事件分析方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成任务与多模态的事件分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态数据，所述多模态数据包括文本数据、图像数据以及音频数据；基于预设生成大模型设定生成任务，将所述多模态数据输入至所述生成任务中，生成结构化事件信息，并对所述结构化事件信息进行关系抽取和语义分析，得到事件关系；构建事件图谱，将所述结构化事件信息作为所述事件图谱的节点，并根据所述事件关系连接所述节点；提取所述多模态数据的文本特征、图像特征以及音频特征，使用跨模态注意力机制将所述文本特征、所述图像特征以及所述音频特征进行融合，得到多模态情感关系向量；基于预设图神经网络对所述多模态情感关系向量进行聚合，并结合所述事件图谱得到情感特征向量；根据所述情感特征向量和所述多模态数据构建正样本对和负样本对，基于所述正样本对和所述负样本对，使用预设对比函数计算对比学习损失值，并通过所述对比学习损失值对所述情感特征向量与所述多模态数据进行对齐优化，得到目标情感特征，所述对比学习损失值通过如下式子表示： ；其中，表示对比损失值，表示所述正样本对的所述情感特征向量，表示所述负样本对的所述情感特征向量，表示可调节参数，表示所述多模态数据的数量，表示所述正样本对和所述负样本对的所述情感特征向量之间的相似性，表示遍历指标变量；将所述情感特征向量传输至所述事件图谱的所述节点中，利用所述跨模态注意力机制调整所述情感特征向量的注意力权重，生成目标事件图谱；使用所述预设图神经网络提取所述目标事件图谱中的关系特征，结合所述注意力权重得到节点特征序列，并将所述节点特征序列输入至预设时间序列模型中捕捉动态演化规律，根据所述动态演化规律得到事件预测图谱；提取所述事件预测图谱中的因果链条，基于所述节点特征序列和所述因果链条进行因果关系推理，推理后得到触发条件和情绪因素，通过如下式子表示： ；其中，表示所述触发条件，表示所述情绪因素，表示时间步中对应的所述触发条件，表示所述节点特征序列，表示权重矩阵参数，表示所述因果链条；将所述事件预测图谱与所述目标事件图谱相互匹配，结合所述节点特征序列、所述触发条件以及所述情绪因素，计算得到事件分析结果。

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