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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种跨领域的隐式篇章关系识别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：CN121683885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610184897.0，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种跨领域的隐式篇章关系识别方法是由邬昌兴;张欣悦;底兴美;陈家驹;杨亚连设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨领域的隐式篇章关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种跨领域的隐式篇章关系识别方法，该方法包括：基于多层混合专家增强的Transformer层构建多粒度混合专家编码模块；基于连接词感知预测网络、论元语义直接预测网络与门控机制构建双路预测模块；利用预训练语言模型对隐式篇章关系实例进行编码处理，得到基础语义表示；利用多粒度混合专家编码模块对基础语义表示进行多轮迭代增强处理，以得到全局占位符的最终语义表示与连接词占位符的最终语义；利用双路预测模块对全局占位符的最终语义表示与连接词占位符的最终语义表示进行处理，以得到篇章关系识别结果。本发明通过结合多粒度混合专家建模与显式篇章关系数据增强，在跨领域场景下有效提升了隐式篇章关系识别性能。

本发明授权一种跨领域的隐式篇章关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨领域的隐式篇章关系识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、在Transformer层中引入词元级混合专家网络与实例级混合专家网络，以得到混合专家增强的Transformer层，基于多层混合专家增强的Transformer层构建多粒度混合专家编码模块；基于Softmax函数与线性变换机制分别构建连接词感知预测网络与论元语义直接预测网络，基于连接词感知预测网络、论元语义直接预测网络与门控机制构建双路预测模块；利用多粒度混合专家编码模块与双路预测模块构成跨领域隐式篇章关系识别模型； 步骤2、利用预训练语言模型对隐式篇章关系实例进行编码处理，以得到包含词元、全局占位符与连接词占位符的基础语义表示； 步骤3、利用多粒度混合专家编码模块对包含词元、全局占位符与连接词占位符的基础语义表示进行多轮迭代增强处理，以得到全局占位符的最终语义表示与连接词占位符的最终语义表示； 步骤4、利用双路预测模块对全局占位符的最终语义表示与连接词占位符的最终语义表示进行处理，以得到篇章关系识别结果，具体包括如下子步骤： 利用连接词感知预测网络对连接词占位符的最终语义表示进行预测推导，以得到连接词的预测结果； 基于连接词的预测结果推导篇章关系类别，以得到连接词感知预测网络输出的篇章关系类别的概率分布； 利用论元语义直接预测网络对全局占位符的最终语义表示进行预测推导，以得到论元语义直接预测网络输出的篇章关系类别的概率分布； 利用门控机制对连接词感知预测网络输出的篇章关系类别的概率分布与论元语义直接预测网络输出的篇章关系类别的概率分布进行自适应融合，以得到篇章关系识别结果； 步骤5、利用多领域显式篇章关系数据集对跨领域隐式篇章关系识别模型进行预训练，再利用隐式篇章关系数据集进行微调，并引入基于篇章关系识别结果构建的交叉熵损失函数与基于词元级混合专家网络和实例级混合专家网络中的权重构建的均衡损失函数，以得到训练后的跨领域隐式篇章关系识别模型；训练后的跨领域隐式篇章关系识别模型用于预测输入实例的类别。

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