本发明公开了一种基于任务调节的文档级生成式事件抽取方法，包括以下步骤：构建基于任务调节的文档级生成式事件抽取框架；根据事件抽取任务的事件类型来创建编码器前缀，然后注入编码器；根据事件抽取任务的事件类型和输入文档的词元表示来创建解码器前缀，然后注入解码器；利用最小负对数似然损失函数来训练事件抽取神经网络模型，并且在测试过程中使用约束解码算法；该方案构建了一个生成式事件抽取模型，它将事件类型作为前缀注入基于Transformer模型的每一层，有效提升了模型的F1值，在文档级和零样本事件抽取任务中表现出优越的性能，实现了有效的零样本学习和监督学习，在三个主流数据集上均取得了最先进的效果。