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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种多模态事件本体半自动构建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：CN115482545B 。

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：202211142509.0，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种多模态事件本体半自动构建方法是由刘炜;闫科宇;彭艳;谢少荣;徐辉;李卫民设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态事件本体半自动构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及技术领域，具体为一种多模态事件本体半自动构建方法，包括以下步骤，S1：基于现有的事件本体构建流程和文本事件信息自动抽取技术，提出半自动构建多模态事件本体的方法；S2：面向事件本体视觉模态融合的图像场景分类以及目标检测；S3：图像要素相关性评估以及代表性选取；S4：事件类多模态信息补充与归纳。本发明中，在现有事件本体构建方法的基础上加以改进，结合事件信息抽取技术形成事件本体半自动构建技术，进一步融合视觉描述信息，提高本体中多模态的表达能力，解决单模态事件本体表达能力不足的问题，通过提出图片场景要素匹配度和图片实体要素匹配度来提高图片与事件要素的相似性。

本发明授权一种多模态事件本体半自动构建方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态事件本体半自动构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于现有的事件本体构建流程和文本事件信息自动抽取技术，提出半自动构建多模态事件本体的方法； S2：面向事件本体视觉模态融合的图像场景分类以及目标检测； S3：图像要素相关性评估以及代表性选取； S4：事件类多模态信息补充与归纳； 所述基于现有的事件本体构建流程和文本事件信息自动抽取技术，提出半自动构建多模态事件本体的方法具体包括： S101：确定事件本体的领域和范畴，根据领域特点采集领域文本数据； S102：复用现有事件本体模式，利用事件本体模式快速生成领域内事件类和事件关系，作为领域事件本体构建的候选事件类和事件关系，如没有可复用的本体模式，则进入S103； S103：通过对文本分词后，利用现有的基于注意力机制和Bi-GRU的事件触发词抽取模型抽取出事件的类型，再利用现有的基于BERT和注意力机制的事件元素抽取模型抽取出事件要素，再采用Bi-LSTM对两个事件的信息进行编码并分类，实现事件关系抽取，最终获得候选事件类和事件关系； S104：由领域专家对步骤S102和S103获得的事件和事件关系进行人工筛选和补充，获得领域核心事件类和事件关系； S105：按照事件六元组模型，结合S103获得的事件要素，定义核心事件类的主要要素，包括事件类的动作、对象、时间、地点、前置状态和后置状态； S106：通过定义候选事件类之间的层次关系，形成领域事件类层次结构，领域专家根据领域常识对事件类层次进行上下位扩充，最终形成较完整的领域事件类层次模型； S107：基于步骤S104获得的领域事件类和事件关系，基于领域常识针对领域核心事件类构建其事件情景模型，事件情景模型由事件类和事件逻辑关系构成，包括组成、因果、跟随、并发； S108：根据事件文本数据的来源采集图片，并根据事件及其要素制定多关键字搜索图片，关键字由事件名、对象、地点、动作组成，以空格分隔，最终将图片集补充到事件的多模态信息中，等待后续融合。

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