食品安全事关农业、农村和农民,是“三农”中的重要研究课题。食品安全事件一直都是最受关注的焦点问题之一。虽然不同新闻媒体对食品安全事件的报道很多,但是对食品安全事件进行梳理并构建语料库,实现对多类型命名实体抽取的研究目前还处于初步探究阶段。本文通过对2005年到2015年新闻媒体等报道的食品安全事件进行收集和整理,构建食品安全语料库。同时对这些食品安全事件进行研究和分析,结合自然语言处理和机器学习的技术,实现对食品安全事件语料的命名实体抽取研究。本文应用了条件随机场的机器学习模型,利用了复杂特征知识,并通过对词性、边界词等特征的分析和研究,对标记好的食品安全事件语料进行整理和归纳,之后确定特征模板,应用条件随机场实现模型构建。将整体语料通过一定比例进行划分,结合相应的评价指标,对所构建模型的性能进行判定,并对结果进行对比和分析,进而面向CNKI抓取的语料完成基于复杂特征知识的食品安全事件多类型命名实体的抽取。对抽取的时间表达式命名实体,本文通过对这种类型命名实体的深入探究,实现时间演化序列的自动生成。通过分析食品安全事件命名实体中的时间表达的特征,分析食品安全事件的时间常用词,本文实现了对命名实体时间表达式具体时间的转换,形成每句话或是每个事件中对应一个时间表达式。