本课题主要研究的是基于工作票文本的事件抽取。
1.背景
随着情报研究工作的发展，定量分析在现代情报研究工作中的作用越来越突出，而大量信息以电子文档的形式存在和使用也为定量分析提供了大量的基础信息。这种情况下，由人工阅读提取信息转换为计算机自动提取信息显得越发重要。
而事件抽取作为信息抽取中最具挑战性的任务之一，受到学者越来越多的关注。
2.事件的概念
事件[1]是指在某个特定的时间片段和地域范围内发生的，由一个或多个角色参与，有一个或多个动作组成的一件是事情，一般是句子级的。
组成元素：
组成事件的各元素包括: 触发词、事件类型、论元及论元角色。
事件触发词：表示事件发生的核心词，多为动词或名词；
事件类型：ACE2005 [2] 定义了8种事件类型和33种子类型。其中，大多数事件抽取均采用33 种事件类型。事件识别是基于词的34 类(33类事件类型 None) 多元分类任务，角色分类是基于词对的36 类(35类角色类型 None) 多元分类任务；
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