“古文历史事件检测任务旨在识别文本中的事件触发词和类型。为了解决传统pipeline方法容易产生级联错误传播,以及大多数事件检测方法仅依赖句子层面信息的问题,本文提出了一种结合外部信息和全局对应矩阵的联合抽取模型EIGC,以实现触发词和事件类型的精确抽取。此外,本文还整理了一个包含“二十四史”等古汉语文献的数据集,共计约97万条古汉语文本,并利用该文本对BERT-Ancient-Chinese进行增量预训练。最终,本文所提出的模型在三个任务上的总F1值达到了76.2%,验证了该方法的有效性。”