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摘要

随着互联网技术的快速发展和文本数据的急剧增加，“信息过载”成为一个日益严

峻的问题。在这种背景下，如何从大量的非结构化数据中迅速且准确地提取出用户所

需的信息，对事件抽取技术提出了更高的要求。事件抽取的目标是从自然语言文本中

提取事件信息，并通过结构化形式呈现。事件抽取任务主要划分为事件检测和事件论

元抽取两个子任务，本文的研究工作聚焦于事件检测任务。

事件检测任务的研究方法经历了从基于规则的模式匹配到机器学习，再到当前广

泛使用的基于深度学习的技术的演变，这一过程中出现了众多创新的方