【摘 要】
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将用户感兴趣的事件从非结构化信息中提取出来，然后以结构化的方式展示给用户，即事件抽取。事件抽取在信息收集、信息检索、文档合成、信息问答等方面有着广泛应用。从全局出发，事件抽取算法可以分为基于模式匹配算法、触发词法、基于本体算法以及前沿联合模型方法四类。在研究过程中根据相关需求可使用不同评价方法和数据集，而不同的事件表示方法也与事件抽取研究有一定联系；以任务类型区分，元事件抽取和主题事件抽取是事件抽
【基金项目】
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国家语委重点项目（ZDI135-96）；
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将用户感兴趣的事件从非结构化信息中提取出来，然后以结构化的方式展示给用户，即事件抽取。事件抽取在信息收集、信息检索、文档合成、信息问答等方面有着广泛应用。从全局出发，事件抽取算法可以分为基于模式匹配算法、触发词法、基于本体算法以及前沿联合模型方法四类。在研究过程中根据相关需求可使用不同评价方法和数据集，而不同的事件表示方法也与事件抽取研究有一定联系；以任务类型区分，元事件抽取和主题事件抽取是事件抽取的两大基本任务。其中，元事件抽取有基于模式匹配、基于机器学习和基于神经网络三种方式，而主题事件抽取有基于事件框架和基于本体两种方式。事件抽取研究在中英等单语言上都取得了优秀成果，而跨语言事件抽取依然面临着许多问题。该文旨在总结事件抽取的相关工作并提出未来研究方向，以期为后续研究提供参考。
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