文章摘要:事件抽取是信息抽取领域的一个研究热点。在新冠肺炎疫情常态化下，利用事件抽取技术可以筛选出有价值的信息。然而事件抽取领域缺乏精标注的新冠新闻训练数据集，且因部分事件的复杂性，论元不只存在于一句话中，需要多个句子才能完整描述一个事件。因此，本文首先构建新冠肺炎新闻数据集，接着提出一种三阶段的管道方法实现从篇章中抽取新冠肺炎事件。该方法首先对数据集进行事件类型分类；然后进行事件句的抽取；最后实现篇章级论元抽取。实验结果表明提出的方法能够减少事件分类时间，抽取两个事件句的条件下，对数据通报类论元识别效果最好，在SEE上的准确率能达到67.0%，召回率达到71.0%，F1值达到69.0%；在DEE上的准确率能达到75.0%，召回率达到73.0%，F1值达到74.0%，证明方法能有效抽取新冠肺炎相关篇章级事件。

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