什么是一种网络监测功能可以收集流入和流出网络接口的ip数据包

一种网络监测功能可以收集流入和流出网络接口的是网络流量监测。网络流量监测是指通过对网络数据包的捕获和分析，对网络流量进行监测和分析的技术。它可以实现对网络流量的实时监控、分析和记录，并提供丰富的统计和报表功能，为网络管理和安全管理提供重要的数据和参考。

网络流量监测可以收集网络接口流入和流出的数据包，通过对数据包的分析，可以获取网络的带宽利用率、网络流量情况、网络连接数、网络访问模式等信息。同时，网络流量监测还可以检测网络中的异常流量、恶意流量、网络攻击等安全事件，及时发现并采取措施进行防范和处理。

网络流量监测可以应用于企业的网络管理、网络安全、流量控制、网络优化等方面，也可以应用于互联网服务提供商、网络运营商、数据中心等领域，实现对网络流量的监控和管理。常见的网络流量监测工具包括Wireshark、Snort、Ntop等。

网络安全是现在热门话题之一，我们如果 *** 作设置不当就会受到网络攻击，而且方式多种，那么有哪些网络攻击方式呢下面一起看看!

常见的网络攻击方式

端口扫描，安全漏洞攻击，口令入侵，木马程序，电子邮件攻击，Dos攻击

1>端口扫描：

通过端口扫描可以知道被扫描计算机开放了哪些服务和端口，以便发现其弱点，可以手动扫描，也可以使用端口扫描软件扫描

2>端口扫描软件

SuperScan(综合扫描器)

主要功能：

检测主机是否在线

IP地址和主机名之间的相互转换

通过TCP连接试探目标主机运行的服务

扫描指定范围的主机端口。

PortScanner(图形化扫描器软件)

比较快，但是功能较为单一

X-Scan(无需安装绿色软件，支持中文)

采用多线程 方式对指定的IP地址段(或单机)进行安全漏洞检测

支持插件功能，提供图形化和命令行 *** 作方式，扫描较为综合。

3>安全漏洞攻击

安全漏洞是硬件、软件、协议在具体实现和安全策略上存在的缺陷,安全漏洞的存在可以使攻击者在未授权的情况下访问或破坏系统

4>口令入侵

口令入侵是指非法获取某些合法用户的口令后，登录目标主机实施攻击的行为

非法获取口令的方式：

通过网络监听获取口令

通过暴力解除获取口令

利用管理失误获取口令

5>木马程序

它隐藏在系统内部，随系统启动而启动，在用户不知情的情况下，连接并控制被感染计算机

木马由两部分组成：服务器端和客户端

常见木马程序：

BO2000

冰河

灰鸽子

6>电子邮件攻击

攻击者使用邮件炸d软件或CGI程序向目的邮箱发送大量内容重复、无用的垃圾邮件，从而使目的邮箱被撑爆而无法使用

电子邮件攻击的表现形式：

邮件炸d

邮件欺骗

7>Dos攻击

Dos全称为拒绝服务攻击，它通过短时间内向主机发送大量数据包，消耗主机资源，造成系统过载或系统瘫痪，拒绝正常用户访问

拒绝服务攻击的类型：

攻击者从伪造的、并不存在的IP地址发出连接请求

攻击者占用所有可用的会话，阻止正常用户连接

攻击者给接收方灌输大量错误或特殊结构的数据包

Dos攻击举例

泪滴攻击

ping of Death

smurf 攻击

SYN溢出

DDoS分布式拒绝服务攻击

补充：校园网安全维护技巧

校园网络分为内网和外网，就是说他们可以上学校的内网也可以同时上互联网，大学的学生平时要玩游戏购物，学校本身有自己的服务器需要维护;

在大环境下，首先在校园网之间及其互联网接入处，需要设置防火墙设备，防止外部攻击，并且要经常更新抵御外来攻击;

由于要保护校园网所有用户的安全，我们要安全加固，除了防火墙还要增加如ips，ids等防病毒入侵检测设备对外部数据进行分析检测，确保校园网的安全;

外面做好防护 措施 ，内部同样要做好防护措施，因为有的学生电脑可能带回家或者在外面感染，所以内部核心交换机上要设置vlan隔离，旁挂安全设备对端口进行检测防护;

内网可能有ddos攻击或者arp病毒等传播，所以我们要对服务器或者电脑安装杀毒软件，特别是学校服务器系统等，安全正版安全软件，保护重要电脑的安全;

对服务器本身我们要安全server版系统，经常修复漏洞及更新安全软件，普通电脑一般都是拨号上网，如果有异常上层设备监测一般不影响其他电脑。做好安全防范措施，未雨绸缪。

相关阅读：2018网络安全事件：

一、英特尔处理器曝“Meltdown”和“Spectre漏洞”

2018年1月，英特尔处理器中曝“Meltdown”(熔断)和“Spectre” (幽灵)两大新型漏洞，包括AMD、ARM、英特尔系统和处理器在内，几乎近20年发售的所有设备都受到影响，受影响的设备包括手机、电脑、服务器以及云计算产品。这些漏洞允许恶意程序从 其它 程序的内存空间中窃取信息，这意味着包括密码、帐户信息、加密密钥乃至其它一切在理论上可存储于内存中的信息均可能因此外泄。

二、GitHub 遭遇大规模 Memcached DDoS 攻击

2018年2月，知名代码托管网站 GitHub 遭遇史上大规模 Memcached DDoS 攻击，流量峰值高达135 Tbps。然而，事情才过去五天，DDoS攻击再次刷新纪录，美国一家服务提供商遭遇DDoS 攻击的峰值创新高，达到17 Tbps!攻击者利用暴露在网上的 Memcached 服务器进行攻击。网络安全公司 Cloudflare 的研究人员发现，截止2018年2月底，中国有25万 Memcached 服务器暴露在网上 。

三、苹果 iOS iBoot源码泄露

2018年2月，开源代码分享网站 GitHub(软件项目托管平台)上有人共享了 iPhone *** 作系统 的核心组件源码，泄露的代码属于 iOS 安全系统的重要组成部分——iBoot。iBoot 相当于是 Windows 电脑的 BIOS 系统。此次 iBoot 源码泄露可能让数以亿计的 iOS 设备面临安全威胁。iOS 与 MacOS 系统开发者 Jonathan Levin 表示，这是 iOS 历史上最严重的一次泄漏事件。

四、韩国平昌冬季奥运会遭遇黑客攻击

2018年2月，韩国平昌冬季奥运会开幕式当天遭遇黑客攻击，此次攻击造成网络中断，广播系统(观众不能正常观看直播)和奥运会官网均无法正常运作，许多观众无法打印开幕式门票，最终未能正常入场。

五、加密货币采矿软件攻击致欧洲废水处理设施瘫痪

2018年2月中旬，工业网络安全企业 Radiflow 公司表示，发现四台接入欧洲废水处理设施运营技术网络的服务器遭遇加密货币采矿恶意软件的入侵。该恶意软件直接拖垮了废水处理设备中的 HMI 服务器 CPU，致欧洲废水处理服务器瘫痪 。

Radiflow 公司称，此次事故是加密货币恶意软件首次对关键基础设施运营商的运营技术网络展开攻击。由于受感染的服务器为人机交互(简称HMI)设备，之所以导致废水处理系统瘫痪，是因为这种恶意软件会严重降低 HMI 的运行速度。

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网络推广的方法有：

1搜索引擎优化。大多数消费者都会使用某些搜索引擎来获取他们能联系到的品牌的相关信息，以获取他们所需要的信息。所以，企业一定要注意自己在每个搜索引擎上的具体排名，这样才能更好，让内容更有竞争力。试想，如果消费者在可靠的搜索引擎上知道某一品牌，他们就会发现很少的信息，而其中大部分都是负面的。那么，消费者当然会放弃对购买该产品没有兴趣。

2新媒体销售。当今最受欢迎的新媒体只是一两款手机社交软件。尤其是，不能忽略某些帐户。商家可通过一些优质公众号发布一些短文，也可自行开通相关公众号。提高产品用户间的黏性，虽然过程很简单，但后期的网络推广维护需要大量的思考。

3邮件数量。发送邮件。到各种分类信息网站上公布相关的产品信息，推广产品。第三种方法明显不如前两种方法，但是这两种方法都流行起来之后才开始流行起来。第三种方法被广泛使用。或称其为网络推广的开端。

舆情处置是指对于网络事件引发的舆论危机，通过利用一些舆情监测手段，分析舆情发展态势，加强与网络的沟通，以面对面的方式和媒体的语言风格，确保新闻和信息的权威性和一致性，最大限度地压缩小道消息、虚假信息，变被动为主动，先入为主，确保更准、更快、更好地引导舆情的一种危机处理方法。

现代社会，任何企业和单位的工作都离不开互联网，网络已经融入到了我们生活的各个角落。2011中国互联网产业年会报告显示,我国网民数量已经超过5亿,其中手机网民数达到34亿,在总体网民中的比例达到655%。如此庞大的网民数量，促使互联网应用空前的繁荣。而信息传播的便捷性和网民观点意见的交互性使网络舆情发酵更为容易，影响更为深远。因此，积极的网络舆情处置成为政府、企业和个人不可避免的选择。

1重视互联网。互联网把人类带入一个多维的信息化、网络化时代，网络舆论成为民意的“晴雨表”。 把握网络的发展趋势，认识网络的深刻影响，正视网络的严峻挑战， 把网络作为日益强势的新兴媒体来对待 ，把关注网络舆情当作一种工作常态来坚持，把引导网络舆情作为一种能力来锻炼，高度重视网络建设，主动掌握网络技术充分利用网络资源，大力发挥网络作用，切实把互联网建设好利用好、管理好。

2尽量在第一时间发布新闻，赢得话语权。先入为主，掌握主导权 。危机管理实质上是危机沟通管理。 实透明的信息、开放式的报道、人本化的沟通，不仅不会引发恐慌，给政府添乱， 而且会促进网络民间力量与政府力量良性互动，产生积极效应。

3在网络舆情中勇于“抢旗帜”。在舆情频发的今天，要高扬社会公正司法公正，以人为本和谐社会的旗帜，积极排查和解决社会各种不和谐、不稳定因素，维护人民群众的切身利益，不要因为种种顾忌，把这样的旗帜送给网上意见领袖，而让广大网民对政府失望。

4在舆情应对中充分发挥主场优势，政府掌握的信息远比网民个人所了解的信息全，面而专业中国政府对新闻媒体具有重大影响力，而且最主要的一条，政府应该具有权威性。宣传部门要充分发挥媒体优势，不失语、不妄语，发挥信息优势，学会有节奏地抛出系统化的专业信息，利用政府与民间的信息不对称，有力地引导舆论， 但也要警惕政府的主场优势变成主场劣势，这就是政府公信力的流失。

5建立政府网络舆情预判预警机制。这一机制包括网络舆情信息收集机制，网络舆情信息分析机制，网络舆情发展方向的预测机制和网络舆情发展的干预机制。通过建立预判预警机制，政府可以有计划、有目的地对网络舆情进行干预。如在收集和分析舆情信息时发现了负面信息，则可以通过报道正面消息冲淡负面信息的影响。

6建立政府网络舆情危机处理机制。公共危机事件的发生实际上是社会系统由有序向无序发展，最终爆发突发性危机事件的过程。因此，设立综合性决策协调机构和常设的办事机构，加强政府部门间的协调以提高处置重大突发事件能力。

舆情处置能否起到效用最终还是要取决当事人对事件引起的舆情状况的了解程度。古话说：知己知彼才能百战不殆，没有对舆情发展掌握足够的信息就无法有效的处置舆情危机。

在舆情处置过程中，利用软件对网络舆情信息进行全面的采集分析，及时准确发现与我的不利或负面信息，了解与我相关的网络舆情发展态势，起到舆情预警作用，同时为危机舆情处置提供决策数据支持。

网络舆情监测系统是针对当下舆情危机频发，舆情处置能力缺乏开发的软件。该系统通过对海量网络舆论信息进行实时的自动采集，分析，汇总，监视，并识别其中的关键信息，及时通知到相关人员，从而第一时间应急响应，为正确舆论导向及收集网友意见提供直接支持，帮助当事人优化舆情危机处置。

接上一篇知识抽取-实体及关系抽取。

事件是 促使事情状态和关系改变的条件 [Dong etal, 2010]。目前已存在的知识资源（如维基百科等） 所描述实体及实体间的 关系大多是静态的 ，而事件能描述 粒度更大的、动态的、 结构化的知识 ，是现有知识资源的重要补充。

与[关系抽取]相比，事件抽取同样需要从文本中 抽取 predicate 和对应的 arguments ，但不同的是，关系抽取的问题是 binary 的，且两个 arguments 通常都会在同一个句子中出现，而事件抽取的难点在于，有 多个 arguments 和 modifiers ，可能会分布在多个句子中，且有些 arguments 不是必须的，这使得 bootstrapping/distant learning/coreference 都变得非常困难。

整体而言，事件抽取的任务可以分两大类：

本文的重点在于事件识别与抽取。首先看一下相关的核心概念：

直观上来看，可以把事件抽取的任务理解成从文本中 找到特定类别的事件 ，然后进行填表的过程。

严肃些看下事件识别和抽取的任务定义：

也就是说，事件抽取任务最基础的部分包括：

当然还有一些其他的子任务包括事件属性标注、事件共指消解等。

事件抽取大多是分阶段进行，通常由 trigger classifier 开始，如果有 trigger， 把 trigger 以及它的上下文作为特征进行分类 判断事件类型，再进行下一步的 argument classifier ，对句子中的 每个 entity mention 进行分类 ，判断是否是 argument，如果是， 判定它的角色 。

MUCs 最开始，事件抽取的系统都是 基于人工编写的规则，基于语法树或者正则表达式 ，如 CIRCUS (Lehnert 1991), RAPIER (Califf & Mooney 1997), SRV (Freitag 1998), AutoSlog (Riloff 1993), LIEP (Huffman 1995), PALKA (Kim & Moldovan 1995), CRYSTAL (Soderland et al 1995), HASTEN (Krupka 1995) 等等，后来，慢慢的有了监督学习的模型，在 ACE 的阶段，大多数系统都是基于监督学习了，但由于标注一致性的问题，系统的效果普遍较差，ACE 事件抽取只举行了一次，在 2005 年。

下面先来看一下基于模板的抽取方法，基本都是通过 句法（syntactic） 和 语义约束（semantic constraints） 来进行识别。

在早期，模板创建过程通常从一个大的标注集开始，模板的产生 完全基于人工标注语料 ，学习效果高度依赖于 人工标注质量 。

人工标注耗时耗力，且存在一致性问题，而弱监督方法不需要对语料进行完全标注，只需 人工对语料进行一定的预分类或者制定种子模板 ，由机器根据 预分类语料或种子模板自动进行模式学习 。

基于模式匹配的方法在 特定领域中性能较好 ，知识表示简洁，便于理解和后续应用，但对于语言、领域和文档形式都有不同程度的依赖， 覆盖度和可移植性较差 。

模式匹配的方法中， 模板准确性 是影响整个方法性能的重要因素。在实际应用中，模式匹配方法应用非常广泛，主要特点是 高准确率低召回率 ，要提高召回率，一是要建立更完整的模板库，二是可以用半监督的方法来建 trigger 字典。

建立在统计模型基础上，事件抽取方法可以分为 pipeline 和 joint model 两大类。

将事件抽取任务转化为 多阶段的分类问题 （管道抽取），需要顺序执行下面的分类器：

分类器可以用 MaxEnt, SVM。重点还是在于提取和集成有区分性的特征，包括 句子级信息 和 篇章级信息 。

句子级信息：与候选词相关的 词法特征、上下文特征、实体特征、句法特征、语言学特征 等，如：

篇章级特征：

跨文档利用全局信息。对于一个句子级的抽取结果不仅要考虑当前的置信度，还要考虑与待抽取文本相关的文本对它的影响，以及全局信息如事件与话题的关系，事件与事件的共现信息等，主要工作有：

早期大部分的研究都是基于 Pipeline 方法，然而它的问题也很明显：

又分为 Joint Inference 和 Joint Modeling 两种。

Joint Inference

使用集成学习的思路，将各模型通过 整体优化目标整合起来 ，可以通过 整数规划 等方法进行优化。

Joint Modeling (Structured)

又可以称为基于结构的方法，将事件结构看作依存树，抽取任务 相应转化为依存树结构预测问题 ，触发词识别和元素抽取可以 同时完成 ，共享隐层特征，使用搜索进行求解，避免了误差传播导致的性能下降，另外，全局特征也可以从整体的结构中学习得到，从而使用全局的信息来提升局部的预测。相关工作有：

尽管 Li 等人的联合系统优势明显，但在未见词和特征上缺乏泛化， 人工提取的特征集是离散表达 ，能力有限。

几种方法的 trigger 和 argument 抽取结果，可以看出，实体之间协同消歧对效果提升非常明显

上面的方法在特征提取过程中还是会依赖依存分析、句法分析、词性标注等传统的外部 NLP 工具，还是会造成误差积累，另外有些语言和领域并没有这类处理工具，加之特征也需要人工设定，2015 年起基于深度学习的事件抽取方法逐渐成为研究热点，相比于传统机器学习，深度学习方法优势明显：

Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Networks Yubo Chen et al, ACL 2015

自然语言处理中，传统 CNN 使用的最大池化对一个 feature map 只能得到一个最大值，这对事件抽取并不适用，因为事件抽取中一个句子中可能会包含多个事件，一个 argument candidate 在不同的 trigger 下也会扮演不同的角色，传统的最大池化只保留“最重要”的信息，而丢失的信息会导致 multiple-event sentence 下的事件漏分。DMCNN 使用 动态多池化卷积 能实现对 一个句子中不同部分的最大值获取 ，以保留更多有价值的信息，逻辑和 PCNN 相似。

DMCNN 作者把事件抽取看做两个阶段的多分类任务，第一步是 触发词分类（trigger classification） ，利用 DMCNN 对句子中每个词进行分类，判断是否是触发词，如果句子中存在触发词，执行第二步 论元分类（argument classification） ，同样使用 DMCNN，给 trigger 分配 arguments，同时匹配 arguments 到 role，以第二个任务为例介绍一下过程。

主要包括四个部分，以 argument classification 为例：

Trigger classification 阶段：

DMCNN的表现：

DMCNN 的效果是突破性的，但分两个阶段的预测 仍有误差传递的问题 ，也没有利用好 trigger 和 argument 之间的依赖关系 。

JRNN: Joint Event Extraction via Recurrent Neural Networks, ACL 2016

Nguyen etal, 2016 通过 RNN 用联合方法解决时间抽取的问题，继承了 Li (2013) 和 Chen (2015) 的优点，并克服了它们的一些缺陷。

有监督的方法需要大量的标注样本，人工标注耗时耗力，还存在一致性的问题，因此 弱监督方法也是事件抽取的一个重要分支 。

Chen 等提出利用部分高质量的标注语料训练分类器，然后利用初步训练好的分类器判断未标注的数据，选取 高置信度的分类样本作为训练样本 ，通过迭代自动扩充训练样本[Chen and Ji, 2009]。Liao 等在相关文档中使用自训练的（Self-Training）的半监督学习方法扩展标注语料，并利用全局推理的方法考虑样例的多样性进而完成事件抽取；进一步提出同时针对词汇和句子两个粒度训练最大熵分类器，并用协同训练（Co-training）的方法扩展标注数据，进而对分类器进行更充分的训练[Liao and Grishman, 2011a; 2011b]。

而目前，弱监督/训练数据生成方面比较流行的方向有 利用外部资源，通过远程监督，以及跨语料迁移的方法 。

外部资源

Leveraging FrameNet to Improve Automatic Event Detection, ACL2016

FrameNet 是语言学家定义及标注的语义框架资源，采用层级的组织结构，有1000+框架、1000+词法单元、150000+标注例句。在结构上，FrameNet 和事件抽取有着很高的相似性，一个框架由一个词法单元和若干框架元素组成，一个事件有触发词和若干事件角色组成。另外，FrameNet 中很多 frame 其实也能够表示某些事件，如

因此，Liu 等 利用 ACE 语料训练的分类器去判定 FrameNet 中句子的事件类别 ，再利用全局推断将 FrameNet 的语义框架和 ACE 中的事件类别进行映射 ，进而利用 FrameNet 中人工标注的事件样例扩展训练数据以提升事件检测性能 [Liu etal, 2016b]。

Automatically Labeled Data Generation for Large Scale Event Extraction, ACL2017

Yubo Chen 提出运用结构化的知识库来以及远程监督的方法来自动生成大规模事件语料。

当把关系抽取中常用的远程监督方法用到事件抽取中时，会发现有下面两个问题，一是 现有事件知识库（如 Freebase）中缺乏触发词信息 ，如上图，在关系抽取中，我们可以用两个论元 Barack Obama, Michelle Obama 进行回标，但是在事件抽取中，marriage 这一事件类型在 Freebase 中被表示为 m02nqglv，所以我们不能直接用事件类型和论元来进行回标，在用 DS 前， 必须先检测触发词 。

根据 DS 在 RE 中的应用，可以假设 如果一个句子中出现了所有的论元，那么这个句子就可以被作为是一个事件，句子中的动词就可以作为触发词 。然而 一个事件中的论元可能出现在多个句子中 ，如果用所有论元来进行句子的回标，那么能抽出的训练数据就非常少了，所以应该 对论元进行排序，选择有代表性的论元进行回标 。

整个流程如下，首先对 Freebase 中的核心论元进行检测，根据 角色显著性（role saliency） 、 事件相关性（ event relevance） 和 核心率（key rate） 对论元进行优先级排序，接着利用所有的核心论元去 Wikipeida 中回标，根据 触发率（trigger rate） 、 触发词频率（ trigger candidate frequency） 、 触发词事件频率（trigger event type frequency） 来进行触发词检测，这一阶段得到的触发词表中只有动词，缺少名词，也存在噪声，于是再利用 FrameNet 过滤动词性触发词中的噪声，同时扩展名词性触发词，最后利用 Soft Distant Supervision 来自动生成标注数据。

还有方法如 Karthik Narasimhan et al, EMNLP 2016 ，从网络获取同一事件的不同报道，再使用强化学习方法，做信息融合的决策（互补信息的融合、冗余信息的选择）。

跨语料迁移

由于目前中文事件抽取缺少公认语料，很多学者尝试利用现有大量的 高质量英文标注语料辅助中文事件抽取 。Chen 等首次提出该想法并利用跨语言协同训练的 Bootstrap 方法进行事件抽取[Chen and Ji, 2009]。Ji 提出基于中英文单语事件抽取系统和基于并行语料两种构建跨语言同义谓词集合的方法辅助进行中文事件抽取[Ji, 2009]，Zhu 等利用机器翻译同时扩大中文和英文训练语料，联合利用两种语料进行事件抽取[Zhu etal, 2014]。Hsi 等联合利用符号特征和分布式特征的方法，利用英文事件语料提升中文事件抽取的性能[Hsi etal, 2016]。

Event Detection via Gated Multilingual Attention Mechanism, AAAI2018

Motivation：

所以文章提出了两种 attention 机制， 一是利用多语言一致性 ，分别对每种语言进行单语语境的注意力计算，对每个候选触发词，对其上下文进行注意力机制，注意力权重表示句子中不同单词对预测事件类型的重要性，二是 利用互补信息 ，用 gated cross-lingual attention 来模拟其他语言的可信度，gate 来控制目标语言流向源语言的信息，集成多语言的信息。

目前事件抽取的相关研究大部分是面向英文文本，中文文本的工作才刚起步，一方面，中文的自身特点（需要分词、缺少时态和形态的变换）有一定挑战，另一方面，数据集上也缺乏统一、公认的语料资源和相关评测。尽管如此，近年来中文事件抽取在公开评测、领域扩展及上述的跨语料迁移方面也都取得了一些进展。

公开评测方面，除了在模型方面的创新[Chen and Ng, 2012;Li etal, 2012a;2013b]，在中文语言特性的利用方面，Li 等通过中文词语的形态结构、同义词等信息捕获更多的未知触发词，进而解决中文事件抽取面临的分词错误和训练数据稀疏等问题； 进一步细分中文事件触发词内部的组合语义（复合、附加和转化），进而提高系统的性能[Li etal, 2012b]。Ding 等利用聚类的方法自动生成新事件类型的语料， 在抽取过程中特别地考虑了待抽取文本的 HowNet 相似度[Ding etal, 2013]。

特定领域方面，国内很多机构均面向实际应用展开特定领域的事件抽取研究， 覆盖突发灾难、金融、军事、体育、音乐等多个领域。例如，Zhou 等针对金融领域事件中的收购、分红和贷款三个典型事件，提出自动构建抽取规则集的方法进行中文金融领域事件抽取 [Zhou, 2003]；Liang 等利用事件框架的归纳和继承特性实现对灾难事件的抽取[Liang and Wu, 2006]。

其他方向的一些 Paper:

特征表示：

– Argument Attention: Exploiting Argument Information to Improve Event Detection via Supervised Attention Mechanisms (ACL2017)多事件抽取：

– HBTNGMA: Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with GatedMulti-level Attention (EMNLP-2018)

篇章级事件抽取：

– DCFEE: A Document-level Chinese Financial Event Extraction System based on Automatically LabeledTraining Data (ACL 2018)

事件关系抽取：

– ATT-ERNN: Attention-based Event Relevance Model for Stock Price Movement Prediction (CCKS-2017 Best Paper Award)

– MLNN: Event Coreference Resolution via Multi-loss Neural Network without Arguments （CCKS-2018）

主流方法包括基于相似度聚类和基于概率统计两类。在这不多做介绍。以后有时间再补充。

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