针对金融领域事件抽取存在的元素重叠、语句歧义以及级联错误传播问题，提出一种基于指针标注的金融事件联合抽取模型，首先利用PERT预训练模型提取语义信息；再融入事件类型信息进行语义增强，SATT-BILSTM模型加强特征提取，指针标注解决元素重叠；最后为了增强模型的鲁棒性和泛化性，在模型训练的过程中加入了对抗训练。文中提出的模型在FewFC测试集上进行对比实验，结果表明，抽取效果更佳。
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