تهدف مهمة اكتشاف الحدث (ED) في استخراج المعلومات إلى الاعتراف وتصنيف كلمات الأحداث في النص. تميز التقدم الأخير نماذج لغوية متقدمة للمحولات المتقدمة (على سبيل المثال، بيرت) كعنصر حاسم في النماذج الحديثة للإد. ومع ذلك، فإن الحد الطول لنصوص الإدخال هو حاجز لمثل هذه النماذج المحددة لأنها لا تستطيع تشفير سياق مستوي المستند طويل المدى الذي ثبت أنه مفيد لإد إد. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح طريقة رواية لنموذج سياق مستوى المستندات لتحديد الجمل ذات الصلة بشكل حيوي في وثيقة التنبؤ بالحدث بالسجن الهدف. سيتم بعد ذلك زيادة الجملة المستهدفة بالجمل المختارة وتستهلكها النماذج اللغوية القائمة على المحولات لتعلم التمثيل المحسن. تحقيقا لهذه الغاية، يتم استخدام خوارزمية التعزيز لتدريب اختيار الجملة ذات الصلة من أجل إد. يتم بعد ذلك تقديم العديد من أنواع المعلومات لتشكيل وظيفة المكافآت لعملية التدريب، بما في ذلك أداء إد، وإشراك الجملة، وعلاقات الخطاب. تجاه تجاربنا الواسعة على مجموعات البيانات القياسية المتعددة تكشف عن فعالية النموذج المقترح، مما يؤدي إلى أداء جديد من الفنادق الجديدة.