(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211351675.1 (22)申请日 2022.10.31 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融大街31号 (72)发明人 刘珮　钱兵　谢汉垒　薛艳茹　 马冲　 (74)专利代理 机构 北京律智知识产权代理有限 公司 11438 专利代理师 孙宝海 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 事件抽取模 型训练方法、 事件抽取方法以及 相关设备 (57)摘要 本发明提供了事件抽取模型训练方法、 事件 抽取方法以及相关设备， 事件抽取模型训练方 法， 包括： 基于指导信息、 专家 案例以及通信字典 生成知识图谱； 对所述知识图谱进行编码获得知 识图谱编码； 将事件案例进行编码， 获得文本编 码； 将所述知识图谱编码以及所述文本编码进行 融合， 获得融合编码； 将所述融合编码输入第一 抽取模型， 获得所述事件案例的伪数据标签； 基 于所述事件案例以及所述伪数据标签训练第二 抽取模型。 本发明在样本数据小的情况下， 提高 事件抽取模型的泛化能力以及抽取准确性。 权利要求书2页 说明书9页 附图6页 CN 115525776 A 2022.12.27 CN 115525776 A 1.一种事 件抽取模型训练方法， 其特 征在于， 包括： 基于指导信息、 专 家案例以及通信字典生成知识图谱； 对所述知识图谱进行编码获得知识图谱编码； 将事件案例进行编码， 获得文本编码； 将所述知识图谱编码以及所述文本编码进行融合， 获得融合编码； 将所述融合编码输入第一抽取模型， 获得 所述事件案例的伪数据标签； 基于所述事 件案例以及所述伪数据标签训练第二抽取模型。 2.根据权利要求1所述的事件抽取模型训练方法， 其特征在于， 所述基于指导信息、 专 家案例以及通信字典生成知识图谱 包括： 对所述指导信息进行格式转换， 以获得知识块； 基于所述文本数据生成知识块树形结构， 所述知识块树形结构的根节点为文件名， 所 述知识块树形结构的叶子节点为知识块， 所述知识 块树形结构除了根节点和叶子节点之外 的节点为多级标题。 3.根据权利要求1所述的事件抽取模型训练方法， 其特征在于， 所述对所述知识图谱进 行编码获得知识图谱编码包括： 抽取所述专家案例的第一实体； 基于所述第一实体自所述知识图谱中搜索关联的实体以及实体关系； 对所述实体以及实体关系进行编码。 4.根据权利要求3所述的事件抽取模型训练方法， 其特征在于， 所述对所述实体以及实 体关系进行编码包括： 利用图神经网络或者TransE算法对所述实体以及实体关系进行编码。 5.根据权利要求1所述的事件抽取模型训练方法， 其特征在于， 所述将所述知识图谱编 码以及所述文本编码进行融合， 获得融合编码包括： 对所述知识图谱编码以及所述文本编码进行拼接、 相乘、 相加或者加权求和， 获得融合 编码。 6.根据权利要求1所述的事件抽取模型训练方法， 其特征在于， 所述第 一抽取模型为基 于DMCNN的事件抽取模型， 或者 为ALBERT、 Bi LSTM、 CRF的复合事 件抽取模型。 7.根据权利要求1所述的事件抽取模型训练方法， 其特征在于， 所述第 二抽取模型为基 于完全子图搜索的事 件抽取模型。 8.一种事 件抽取方法， 其特 征在于， 包括： 将待抽取事件输入至第二抽取模型， 所述第二抽取模型经由如权利要求1至7任一项所 述的事件抽取模型训练方法训练； 获得所述第二抽取模型输出的实体。 9.一种事 件抽取模型训练装置， 其特 征在于， 包括： 知识图谱生成模块， 配置成基于指导信息、 专 家案例以及通信字典生成知识图谱； 知识图谱编码模块， 配置成对所述知识图谱进行编码获得知识图谱编码； 事件编码模块， 配置成将事 件案例进行编码， 获得文本编码； 融合模块， 配置成将所述知识图谱编码以及所述文本编码进行融合， 获得融合编码； 伪数据标签获取模块， 配置成将所述融合编码输入第一抽取模型， 获得所述事件案例权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115525776 A 2的伪数据标签； 训练模块， 配置成基于所述事 件案例以及所述伪数据标签训练第二抽取模型。 10.一种事 件抽取装置， 其特 征在于， 包括： 输入模块， 配置成将待抽取事件输入至第二抽取模型， 所述第二抽取模型经由如权利 要求1至7任一项所述的事 件抽取模型训练方法训练； 抽取模块， 配置成获得 所述第二抽取模型输出的实体。 11.一种处 理设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 存储器， 其中存 储有所述处 理器的可 执行指令； 其中， 所述处 理器配置为经由执 行所述可执行指令来执 行： 权利要求1至7任意 一项所述事 件抽取模型训练方法； 和/或 权利要求8所述事 件抽取模型训练方法。 12.一种计算机可读存 储介质， 用于存 储程序， 其特 征在于， 所述 程序被执 行时实现： 权利要求1至7任意 一项所述事 件抽取模型训练方法； 和/或 权利要求8所述事 件抽取模型训练方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115525776 A 3