由于互联网发展的越来越快速,网络资源呈现了爆炸式的增长,事件文本数据也在指数性的提高。在事件之间存在多重且复杂的关联,正确分析其中的关联性可以使人们更快捷且清楚地了解事件,因此如何获取大量数据中的关联成为亟待解决的问题。在事件关联分析的过程中,由于网络资源存在不确定性、瞬时变化性等多种原因,需考虑选取数据完整、事件丰富、稳定可控的数据进行分析,故本文以名著文本作为研究载体,试图完成文本事件的关联分析研究,为其他工作提供一定的社会参考价值。本文主要工作及创新点主要包含以下三个方面:(1)数据的预处理工作:将文本数据进行分词、去除停用词及词性的标注,并在分词过程中进行优化,使得分词的正确率从48.3%提高到78.9%。(2)事件抽取及关联性分析:在事件抽取阶段选择事件的命名实体和核心触发词等要素,之后针对抽取出的要素进行关联分析,主要包括事件的组成关系、核心动词的连接以及事件文本的整体分析。(3)数据可视化分析:采用知识图谱的构建方式,通过面向特定领域的数据可视化工具来提出相关的解决方案,并将事件的分析结果清晰明了的展示在平台中。