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基于循环神经网络的中文事件抽取联合模型：创新架构与应用突破
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今信息爆炸的时代，互联网上的文本数据呈指数级增长，如何从海量的非结构化文本中高效、准确地提取有价值的信息，成为了自然语言处理领域的关键挑战之一。中文事件抽取作为信息抽取的重要分支，旨在从中文文本中识别出事件的触发词、事件类型以及事件的参与者等关键要素，并将其以结构化的形式呈现出来，为后续的信息分析和应用提供坚实的基础。
中文事件抽取在众多领域都有着广泛而重要的应用。在信息检索领域，通过准确抽取事件信息，能够使搜索引擎更加精准地理解用户的查询意图，从而返回与事件相关的高质量结果，极大地提升信息检索的
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