沈兰奔，武志昊，纪宇泽，林友芳，万怀宇

(北京交通大学 计算机与信息技术学院，北京 100044)

0 引言

事件抽取是信息抽取领域非常重要的研究任务之一。事件抽取的目标是把人们用自然语言表达的事件以结构化的形式展现出来。事件抽取作为文本信息处理领域的关键技术，在信息检索、自动问答、自动摘要、推荐系统等方面均有广泛应用。事件抽取又分为事件检测和事件参数识别两个环节。事件检测是指从文本中发现事件并确定事件的类别及子类别，事件参数识别是指对确定事件类型所包含的元素进行识别。本文重点关注中文事件抽取中的事件检测环节。

事件检测的目标是定位文本中事件的触发词，并将其精确分类为特定的事件类型。触发词是能够清楚地表示事件发生的主要单词，通常是动词或动名词。例如，对于句子例1，在事件检测任务中，“成立”应该被识别为触发词，且被标记为Business事件类型。

例1Intel在 中国成立了 研究中心。

准确的事件检测十分具有挑战性，因为相同的事件类型可能以不同的触发词出现。例如，句子例2和例3中的触发词分别是“诞生”和“出生”，尽管它们是不同的触发词，但它们都应被标记为Life事件类型。另外，相同的触发词可能在不同的上下文中表示不同的事件类型。例如，句子例4和例5中的触发词都是“释放”，但例4中的“释放”是一种攻击行为，应被标记为Conflict事件类型，而在例5中，“释放”与犯罪和法律有关，应被标记为Justice事件类型。……