苏州市公安局苏州工业园区分局;科大讯飞(苏州)科技有限公司林玉峰获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州市公安局苏州工业园区分局;科大讯飞(苏州)科技有限公司申请的专利基于相似度和要素知识模型融合的事件标签检测方法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：CN115422352B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210902911.8，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权基于相似度和要素知识模型融合的事件标签检测方法是由林玉峰;李明洹;郑新;李直旭;陈耀玲;刘加新;石庭豪;吴瑞萦设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于相似度和要素知识模型融合的事件标签检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于相似度和要素知识模型融合的事件标签检测方法，其特征在于，包括：基于要素知识的事件标签检测模型，对事件文本进行标签检测，得到第一标签检测结果；利用相似度匹配模块，对事件文本进行标签检测，得到第二标签检测结果；通过网格搜索，对第一标签检测结果和第二标签检测结果进行融合，得到事件的最终标签检测结果。
本发明授权基于相似度和要素知识模型融合的事件标签检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相似度和要素知识模型融合的事件标签检测方法，其特征在于，包括： 基于要素知识的事件标签检测模型，对事件文本进行标签检测，得到第一标签检测结果； 利用相似度匹配模块，对事件文本进行标签检测，得到第二标签检测结果； 通过网格搜索，对第一标签检测结果和第二标签检测结果进行融合，得到事件的最终标签检测结果； 其中，所述基于要素知识的事件标签检测模型，对事件文本进行标签检测，得到第一标签检测结果包括： 基于关键特征对事件文本进行粗分类； 对事件文本进行要素抽取操作，得到与细分类标签有映射关系的文本标签信息； 基于规则过滤，结合粗分类结果和文本标签信息，确定事件的第一标签检测结果； 所述相似度匹配模块是利用度量模型使用正例和负例训练后得到的，所述利用度量模型使用正例和负例训练相似度匹配模块采用的损失函数如下式： 其中m是超参数，表示正负样例区分开的程度；为事件文本经模型表征得到的向量； 事件文本x为训练数据，x+为其正例样本，x-为其负例样本； 利用度量模型使用正例和负例训练相似度匹配模块的训练过程的训练目标是使得x与其正例得分高，与其负例得分低，区分程度为超参数m。
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