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本文提出了一种模式约束的文档级事件论元提取方法，使用经过LoRA微调的中型开源LLM，结合角色集注入和确定性解码，在MAVEN-ARG上取得了最先进的结果。

提出了G²C-MT，一种基于图引导的文档级机器翻译上下文选择框架，通过轻量级话语图和深度偏置随机游走来建模结构化话语依赖关系，在多个大语言模型上超越基线。