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生物医学复杂关系提取已经成为文本挖掘领域的焦点, 而用于训练预测模型的注释语料库高度非平衡, 且大多是针对单个注释语料库训练的监督模型, 极大地限制了系统性能.因此, 提出一种显著空间 SVM 自训练半监督学习方法, 通过平衡初始模型诱导未标签训练数据, 将领域知识纳入事件提取模型, 识别多数类子集, 构建预测模型.通过设计实验评估证明了训练语料库的有效性.