事件是一种重要的知识，近年来，越来越多的工作关注于从开放域或领域文本中抽取结构化事件知识。同时，除了本身就很困难的事件抽取任务之外，近年来，越来越多的研究者开始关注于事件的推理工作中。以下给出由复旦大学知识工厂给出的上下系列综述论文“事件抽取及推理”。欢迎相关研究人员下载学习。

ACE_2005完整数据集，包括english,chinese,arabic数据，可用于信息抽取，事件抽取等。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

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事件抽取是自然语言处理中一项具有挑战性的任务，对于后续的信息处理有重要作用。本文采用BiLSTM模型与Attention层结合，完成了事件触发词检测，实现了事件类别的分类。与以往的事件检测方法相比，本文将两类任务视作同一个任务，避免了上游任务对下游任务的影响，使用神经网络学习特征，引入注意力机制突出重点信息。在MELL语料上进行生物事件抽取实验，结果表明准确率和召回率较高，F1值为81.66%，优于以往的方法。

事件抽取 事件关系抽取 数据集 包含部分ACE 2005 Multilingual Training Corpus 和 Text Analysis Conference Knowledge Base Population (TAC KBP)的语料集

事件抽取与金融事件图谱构建 .pdf

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事件抽取和金融事件图谱构建方向的一些探索，主要包括特征表示、训练数据生成和扩展、多事件协同抽取、篇章级事件抽取、事件关系抽取这几个重要的研究方向，并附上相关的9篇论文，非常经典，值得细品。

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