تهدف مهمة اكتشاف الحدث (ED) إلى تصنيف الأحداث من خلال تحديد الحدث الرئيسي تصادف الكلمات المضمنة في جزء من النص. أثبتت الأبحاث السابقة صحة علاقات التبعية النحوية الصابورة في شبكات تشكيلة تشكيلة (GCN). في حين أن الأساليب القائمة على GCN الحالية تستكشف علاقات الاعتماد العقدة الكامنة وفقا لقطعة توتور بقيمة ثابتة، فإن العار الديناميكي القائم على الانتباه، والتي يمكن أن تؤدي الكثير من الاهتمام إلى العقدة الرئيسية مثل حفل الحدث أو العقد المجاورة، وبعد في وقت واحد، تعاني من ظاهرة معلومات الرسم البياني التلاشي الناجمة عن Tensor المتأخر المتماثل، نماذج GCN الحالية لا يمكن تحقيق أداء عموما أعلى. في هذه الورقة، نقترح نماذج رواية ناشئة عن النفس شبكات التنزل المتبقية (SA-GRCN) لعلاقات التبعية الكامنة لعدة عقدة من خلال آلية الاهتمام الذاتي وإدخال الشبكة المتبقية الرسم البياني (GRESNET) لحل مشكلة تخفيض المعلومات الرسم البيانية وبعد على وجه التحديد، يتم بناء وحدة انتباه ذاتي لتوليد موتر الاهتمام، مما يمثل عشرات اهتمام الاعتماد من جميع الكلمات في الجملة. علاوة على ذلك، يضاف مصطلح الرسم البياني المتبقي إلى خط الأساس SA-GCN لبناء GRESNET. بالنظر إلى الاتصال النحوي لإدخال الشبكة، نقوم بتهيئة موتر المشجعي الناشئ دون معالجة وحدة الاهتمام الذاتي باعتباره المصطلح المتبقي. نقوم بإجراء تجارب على مجموعة بيانات ACE2005 وتظهر النتائج تحسنا كبيرا بشأن أساليب خط الأساس التنافسية.