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事件抽取是信息抽取领域一个重要的研究方向，本文对事件抽取的两项关键技术——事件类别识别以及事件元素识别进行了深入研究。在事件类别识别阶段，本文采用了一种基于触发词扩展和二元分类相结合的方法；在事件元素识别阶段，本文采用了基于最大熵的多元分类的方法。这些方法很好的解决了事件抽取中训练实例正反例不平衡以及数据稀疏问题，取得了较好的系统性能。