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龙图腾网获悉武汉览山科技有限公司;武汉科技大学申请的专利基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法及系统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：CN119808793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510286113.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法及系统是由王政;刘茂福;张甜设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法及系统，属于自然语言处理领域，包括：构建金融文档事件模式，所述金融文档事件模式包括事件类型集合及事件类型的论元角色集合；获取待抽取金融文档数据，基于事件类型和论元角色对所述待抽取金融文档数据进行预处理和标注，得到标注好的金融文档数据；将标注好的金融文档数据输入训练后的金融文档级事件抽取模型，利用金融文档级事件抽取模型的语义匹配优化模块、多粒度语义增强模块和事件中心异质图结构模块对标注好的金融文档数据，得到包含事件类型、事件论元的抽取结果。本发明实现在处理金融文档时，从多层次、跨段落的文本中提取事件信息，提升事件抽取的准确性和效率。

本发明授权基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多重语义增强的金融文档级事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建金融文档事件模式，所述金融文档事件模式包括事件类型集合及事件类型的论元角色集合； 获取待抽取金融文档数据，基于事件类型和论元角色对所述待抽取金融文档数据进行预处理和标注，得到标注好的金融文档数据； 将标注好的金融文档数据输入训练后的金融文档级事件抽取模型，利用金融文档级事件抽取模型的语义匹配优化模块、多粒度语义增强模块和事件中心异质图结构模块对标注好的金融文档数据进行金融文档级事件抽取，得到包含事件类型、事件论元的抽取结果；其中所述语义匹配优化模块用于对标注好的金融文档数据进行过滤优化，所述多粒度语义增强模块用于基于语义匹配优化模块的输出进行上下文编码以融合句子级的语义特征及段落级的语义特征并进行实体识别，所述事件中心异质图结构模块用于基于多粒度语义增强模块的输出捕获标注好的金融文档数据中节点间的交互关系；所述多粒度语义增强模块的处理步骤为：将优化后的文档作为输入文本，经过金融编码器，得到句子级语义特征和段落级语义特征；采用双向门控循环单元对所述句子级语义特征和段落级语义特征进行序列化建模，得到序列化语义特征；公式为： ； ； 其中，表示经过Bi-GRU建模后的句子级语义特征，表示经过Bi-GRU建模后的段落级语义特征，表示双向门控循环单元的操作函数； 通过自注意力机制对序列化语义特征进行全局信息建模，得到句子级全局特征和段落级全局特征；公式为： ； ； 其中，表示句子级全局特征，表示段落级全局特征，表示应用于句子级全局特征的自注意力计算函数，表示应用于段落级全局特征的自注意力计算函数； 利用双向交互注意力机制对所述句子级全局特征和段落级全局特征进行融合，得到多粒度语义融合特征，并对多粒度语义融合特征进行实体识别，得到实体集合。

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