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信息提取技术是自然语言处理技术的关键技术之一其中最主要的任务是事件元素提取。本文利用深度学习网络模型实现信息提取任务进行了深入研究。训练数据来源于上海大学构建的CEC已标注的语料库。相比于采用手工设立规则的识别方式和BiLSTM网络模型本文通过对数据进行预处理和搭建BERT-BiLSTM-CRF深度网络模型,对文本数据训练实现标注,在时间、报道时间、参与对象的识别准确率上均有所提升。