事件抽取（Event Extraction）是自然语言处理领域的一项核心技术，旨在从非结构化文本中自动识别和提取事件信息。事件通常由一个触发词（如动词或名词）表示，描述某种动作或状态变化，并涉及参与者、时间、地点等元素。通过事件抽取，计算机系统能够结构化地捕获文本中的关键事件实例，为知识表示和信息分析提供基础支持。
在AI产品开发的实际落地中，事件抽取技术广泛应用于舆情监控、智能客服、新闻摘要等场景。例如，在金融分析产品中，系统可从新闻中自动提取「公司并购」事件及其细节；在公共安全领域，实时扫描社交媒体以检测「突发事件」并触发预警。随着深度学习模型如BERT的演进，事件抽取的精度和效率显著提升，推动其在商业智能和自动化系统中的创新应用。
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