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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于图增强学习的文档级事件因果关系识别方法，包括以下步骤：获取包含事件的文本数据；利用大语言模型作为外部知识库和推理器，生成先验因果图，获取初始图结构；利用长文本预训练语言模型获取上下文化事件表示和计算事件对相关程度，提供先验知识；引入注意力掩码和自注意力初始化机制，生成事件的上下文化表示，将先验因果图和上下文化事件相关度融入Transformer模型，以指导和控制模型的训练；使用图重构损失和注意力分布偏移正则化损失来训练和优化模型；输出基因数据库中提取的事件之间的因果联系。本发明引入基于事件相关度的自注意力初始化机制，并将Transformer的注意力限制在合理的分布空间。
主权项：1.一种基于图增强学习的文档级事件因果关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：从基因数据库中获取包含事件的文本数据T；利用大语言模型作为外部知识库和推理器，生成先验因果图，获取初始图结构，以减少噪声、平衡标签；利用长文本预训练语言模型获取上下文化事件表示和计算事件对相关程度，提供先验知识；引入注意力掩码和自注意力初始化机制，使用Longformer生成事件的上下文化表示，将先验因果图和上下文化事件相关度融入Transformer模型，以指导和控制模型的训练；使用图重构损失和注意力分布偏移正则化损失来训练和优化模型，以提取事件之间的因果关系；输出基因数据库中识别出的事件之间的因果关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于图增强学习的文档级事件因果关系识别方法
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