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@ -211,6 +211,7 @@ One common application of text mining is event extraction,which encompasses dedu
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  <a href="https://www.aclweb.org/anthology/P16-1116" >RBPB Regularization Based Pattern Balancing Method for Event Extraction,ACL2016(<a href="https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/231sm/Low_Resource_KBP">Github</a>)</summary><blockquote><p align="justify">
 动机：在最近的工作中，当确定事件类型（触发器分类）时，大多数方法要么是仅基于模式（pattern），要么是仅基于特征。此外，以往的工作在识别和文类论元的时候，忽略了论元之间的关系，只是孤立的考虑每个候选论元。
+ ![image](https://github.com/xiaoqian19940510/Event-Extraction/blob/master/figure1.png)
 
 主要思想：在本文中，我们同时使用‘模式’和‘特征’来识别和分类‘事件触发器’。 此外，我们使用正则化方法对候选自变量之间的关系进行建模，以提高自变量识别的性能。 我们的方法称为基于正则化的模式平衡方法。