随着中国与东南亚国家经济合作的加深,中国积极开展对外交流合作的新闻报道逐渐增多,由于信息量巨大,导致越南人民不能准确地检索出所需要的中文新闻文本。面向中文新闻文本的越-汉跨语言检索技术可以快速的通过越南语查询检索出所需要的中文新闻文本,这对越南人民准确了解中国对外合作交流动态有重要意义。现有跨语言检索是将查询语言和检索语言对齐后通过相似度匹配进行排序,而在相似度计算中,受检索文本中相似语义信息的影响,会使检索排序出现误差。本文聚焦文本事件信息增强的越-汉跨语言新闻文本检索方法的研究,通过深度挖掘和有效利用越南语查询语句的事件类型信息和中文检索文本的事件角色信息,提升越-汉跨语言新闻文本检索的性能。本文主要完成了以下研究工作:（1）新闻文本获取及语料库构建方法。由于缺乏标注事件信息的越-汉跨语言新闻文本检索数据集,为支撑模型训练,本文通过互联网爬虫技术从东南亚双语新闻网站获取相关新闻数据。首先,参考ACE2005数据集标注模式对越南语语句进行事件类型标注。然后,参考MUC数据标注模式对中文新闻文本进行事件角色标注。最后,在此事件信息标注基础上构建越南语查询语句和中文检索文档对相匹配的检索语料库,为后面越南语事件检测、中文新闻文本事件角色识别和越-汉跨语言新闻文本检索打下基础。（2）提出基于中文信息与越南语句法指导的越南语事件检测方法。越南语事件检测旨在识别越南语句的事件信息并将其分类。由于越南语标注数据稀缺,现有模型不适用于越南语事件检测。相对于越南语标注数据的稀缺,中文语句的标注数据是非常容易获得。基于此,本文提出一种利用中文事件类型标签实现越南语无触发词的事件检测方法。该方法首先利用共享编码器机制和交叉注意力网络拉近中文语句和越南语之间的语义距离,在此基础上通过图卷积网络融入越南语句法信息,以此提升模型对越南语语义特征的深层次理解,最后利用事件检测模块感知中文标注的事件类型标签是否能够触发越南语中隐藏的触发词信息,以此实现越南语的事件检测。实验结果表明,本文提出方法相比较其他基线方法取得了更好的效果。（3）提出知识图信息引导的中文新闻文本事件角色识别方法。中文文本事件角色识别旨在识别文本中的事件角色（要素）信息。现有事件角色识别模型在长序列特征提取方面存在不足,通常会造成上下文特征信息的丢失,从而影响模型对文本语义信息的理解。针对此问题,本文提出一种基于知识图信息指导的事件角色识别方法。该方法从文本原文中的语句中抽取三元组信息,通过聚类的方式构建跨句子元组元素的依赖关系,以此形成表征文本核心思想的知识图信息。然后利用Transform编码器和图卷积网络对知识图进行建模,使模型能够准确的捕获跨句子之间的信息交互及文档的语义表示,加深了模型对文本全局信息的深层次理解,最终指导模型识别出准确的事件角色信息。实验结果表明,本文提出方法相比较其他基线方法取得了更好的效果。（4）提出基于事件信息指导的越-汉跨语言新闻文本检索方法。越-汉跨语言新闻文本检索旨在通过越南语查询语句检索中文新闻文本。现有跨语言检索方法仅仅依赖特征相似度匹配方法进行检索排序,而在相似度计算中,受检索文本中相似语义信息的影响,会使检索排序出现误差。越南语查询语句是对事件的描述,隐含了事件的类型信息,而检索文档的事件信息都是围绕事件类型展开描述,这些新闻文本的事件信息可以作为跨语言新闻文本检索的有效辅助资源。因此,本文提出一种利用文本事件信息指导的越-汉跨语言新闻文本检索方法。该方法通过对查询语句事件类型信息和检索文档中事件角色信息的有效利用,增强了越南语查询与中文检索文本之间的联系。实验结果表明,与当前最优模型相比,该方法能更好的建模越南语查询与中文检索文档之间的联系,提升越-汉跨语言新闻文本检索的性能。（5）搭建新闻文本事件检测与越-汉跨语言检索原型系统。该系统从互联网网站收集中文新闻文本,通过本文提出的基于知识图信息引导的中文新闻文本事件角色识别模型实现文本的事件角色信息识别,并将文本数据和事件角色信息其存入数据库中。当用户输入越南语查询语句,利用本文设计的越南语事件检测模型对越南语查询语句进行事件类型识别。而后进行新闻文本检索时,利用越-汉跨语言新闻文本检索模型实现检索排序,并以界面化形式展示给用户。