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本发明公开了一种服务流程抽取方法,首先用Bert进行语义编码得到词向量表示,然后通过BILSTM获取句子中的上下文特征,同时通过multi-head attention机制获取跨句子之间的特征,即从不同的粒度对信息进行编码,之后通过门机制融合句子中和跨句子之间的特征,获得文档中丰富的上下文语义编码信息,然后通过多任务优化从局部和全局角度学习事件之间的顺序关系最终得到有序事件序列。本发明能够在文档级别上实现有序事件的提取,从不同的粒度即句子中和跨句子之间获取丰富的上下文语义编码信息,最后通过局部事件对排序任务以及全局任务对事件进行打分并排序得到有序事件序列。