本研究旨在探索触发词扩展技术与神经网络及依存分析相结合的事件研究方法。通过整合触发词扩展策略，我们能够更全面地捕捉事件相关的关键词汇，弥补传统触发词识别方法的局限性。神经网络模型的应用为事件特征的自动学习和表示提供了强大的工具，尤其擅长处理复杂的语义关系和上下文信息。同时，依存分析技术帮助我们解析句子中词语间的语法关系，为事件元素间的结构关联提供重要线索。这种多技术融合的框架不仅能提高事件检测的准确率，还能深入分析事件内部的结构关系。本研究在信息抽取、知识图谱构建等领域具有重要应用价值，为事件研究提供了新的技术思路和方法论支持。