一种基于大语言模型增强的低资源事件抽取方法

本发明提供了一种基于大语言模型增强的低资源事件抽取方法，1）基于大语言模型的事件样本预抽取；2）基于大语言模型的论元候选集合构造；3）基于事件多级特征相似度融合算法的示例搜索；4）基于大语言模型的依赖保持事件样本生成；5）生成样本筛选与自动化标注。本发明可实现增强的事件抽取模型的优秀性能，同时是一种数据高效的方法，仅需要少量标注数据即可使抽取效果显著提升，可作为前置任务衔接在任何事件抽取模型之前，能满足低资源场景下事件抽取准确高效的需求。