1.一种基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，创建一个包含多个不同事件类型的事件集，每个事件由一个或多个角色组成，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，所述数据集划分，包括：
4.根据权利要求1所述的基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，推断易混淆类别包括：
5.根据权利要求4所述的基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，标签的质量是一个高斯分布，其分布函数由数学期望e和方差v决定，即：
6.根据权利要求5所述的基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，将得到的标签质量作为众数投票的权重，对最终聚合的标签结果进行投票，得到最终具有高可靠性的标签，即：
7.根据权利要求6所述的基于多源标注的事件抽取方法，其特征在于，对一个深度神经网络进行训练，包括：
8.一种使用如权利要求1-7任一项所述方法的基于多源标注的事件抽取装置，其特征在于，包括
9.一种基于多源标注的事件抽取系统，其特征在于，包括：数据采集终端，应用权利要求1-7任一项方法的事件抽取服务器。