غالبا ما يتطلب فهم الروايات بالكامل من الأحداث في سياق المستندات بأكملها ونمذجة علاقات الحدث.ومع ذلك، فإن استخراج الأحداث على مستوى المستند هو مهمة صعبة لأنها تتطلب استخراج الحدث والكيان الأساسية، والتقاط الحجج التي تمتد عبر جمل مختلفة.تعمل الأعمال ا
لموجودة على استخراج الأحداث عادة على استخراج الأحداث من جمل واحدة، والتي تفشل في التقاط العلاقات بين الحدث تذكر على نطاق المستند، وكذلك حجج الحدث التي تظهر في جملة مختلفة عن مشغل الحدث.في هذه الورقة، نقترح نماذج طراز نهاية إلى نهاية شبكات القيمة العميقة (DVN)، خوارزمية التنبؤ منظم، لالتقاط التبعيات عبر الأحداث بكفاءة لاستخراج الأحداث على مستوى المستند.تظهر النتائج التجريبية أن نهجنا يحقق أداء قابلا للمقارنة مع النماذج القائمة على CRF على ACE05، بينما تتمتع بكفاءة حسابية أعلى بكثير.
