形式化的应急响应过程模型对减少灾害损失、优化社会资源分配和提高灾害救助效率具有重要意义。目前应急响应过程模型是领域专家与建模专家协作完成，手工构建模型是一项费时且费力的工作。应急预案是各级政府为快速有效地应对突发事件而预先制定的工作方案，其应急响应部分以自然语言的形式描述了应急响应执行过程。海量化的应急预案广泛存在于应急管理领域中，本文提出一种从应急预案响应过程文本中自动抽取应急响应过程BPMN模型的方法，为专家建模提供技术支持。首先，对应急预案文本数据进行预处理和标注，为后续训练抽取模型做好数据准备。其次，基于Bi-LSTM-Attention-CRF网络和XGBoost模型实现响应任务及任务关系抽取。然后，基于抽取出的响应任务及任务关系构建应急响应过程BPMN模型。最后，搜集真实的应急预案构建数据集，并对过程元素识别和任务关系抽取进行实验对比分析，证明了抽取方法的有效性，同时给出相应的实现工具。