تظهر الأعمال الحديثة أن هيكل الرسم البياني للجملات، التي تم إنشاؤها من محلل التبعية، لديها إمكانات لتحسين اكتشاف الحدث.ومع ذلك، فإنهم غالبا ما يستفيدون فقط من الحواف (التبعيات) بين الكلمات، وتجاهل ملصقات التبعية (على سبيل المثال، الموضوع الاسمي)، معا
ملة حواف الرسم البياني الأساسي على أنها متجانسة.في هذا العمل، نقترح إطارا جديدا لإدماج كل من التبعيات والملصقات الخاصة بهم باستخدام تقنية اقترح مؤخرا تسمى شبكة محول الرسم البياني (GTN).نحن ندمج GTN للاستفادة من علاقات التبعية على نماذج مستقلة من الرسوم البيانية الحالية وتظهر تحسن في درجة F1 على مجموعة بيانات ACE.
