本发明基于差异性神经表示模型的事件触发词检测方法，所述方法包括：构建差异性神经表示模型，包括编码模块、对比学习模块和混合边界模块，所述的编码模块用于将句子中的每个单词生成高维向量空间中的表示，所述的对比学习模块，用于加大触发词内部组成单词与外部其他单词之间表示的差距，所述的混合边界模块，用于引导模型更好地区分触发词边界上的单词；利用训练好的差异性神经表示模型，对每个单词预测是否属于某一个触发词的起始位置或者结束位置，然后通过组合预测的开始位置和结束位置输出所有可能的触发词。本发明提出的学习框架提高了区分触发词内部和外部单词的能力，在多触发词识别中显著优于其他方法。