一种基于对比学习和大模型的双阶段事件抽取方法

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摘 要：文档级事件抽取作为信息抽取领域的一项颇具挑战性任务，其关键在于如何精确识别并抽取文档中蕴含的多个事件信息。针对这一难题，提出了一种双阶段事件抽取方法。在事件类型检测阶段，将问题转化为基于对比学习的多标签分类任务，并通过创新性的事件子空间的动态负例选择策略，有效增强了不同类型事件之间的区分度。（剩余120字）

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