语义计算是实现司法智能化的一项重要技术。新一代人工智能的解决方案,已经逐步由数据驱动算法逐渐转向数据+知识混合驱动。因此,对知识进行形式化描写的大规模语言资源是实现语义智能计算的重要基础数据资源。以事件语义学为基础,通过对事件框架和事件结构的形式化描写来建构面向法律文本语义分析的语言资源,是对解决司法文本语义智能计算问题的有益探索。本文以格语法、框架语义学理论和事件语义学中事件描写要素为研究理论基础,结合刑法及相关法律文本中所规定的犯罪构成要件要素的语言材料,定义犯罪事件描写要素与描写方法,尝试为实现面向刑事案件司法智能化的语义挖掘提供的语言资源,并拓展事件语义学的理论视角,丰富其应用领域。全文分为六章,主要内容和观点如下:第一章:研究引论。引论部分包括研究背景和研究意义两个小节。在研究背景部分,介绍了智能司法建设对新时代深化依法治国、加快推进建设社会主义法治国家的重要性。在研究意义部分,介绍了结合事件语义学推进智能司法建设的意义。第二章:事件语义学研究综述。本章分为四个小节。简要介绍了事件在语言学中的定义,事件语义学在语言学领域以及自然语言处理领域的相关理论及应用研究,最后对研究综述做出简短的述评,本文认为:事件语义学本身在应用于语言工程的时候,语义分析的对象和目的都发生了改变,因此,在面向语言工程的事件语义学中要寻找新的框架。同时,基于经验主义的智能应用缺乏语言理性,在大数据计算的基础上增加语言理性,将提高人工智能算法的可解释性,提高司法判案的准确性。第三章:研究方法。本章包括对研究方法、研究目标、研究内容、研究问题以及研究的创新点的介绍。本章围绕现存语义处理中的问题,提出了研究方案与研究过程。即如何以刑事案件为依托材料,将传统的语言学中语义处理的复杂问题形式化为一个可以用计算机计算的分析问题。第四章:刑事犯罪事件要素与事件结构描写。本章分为五个小节,第一节介绍基于格语法和框架语义学已有研究中对事件要素的描写以及司法领域的犯罪构成要件要素,为犯罪事件要素的提取奠定理论基础;第二节介绍刑事犯罪事件要素以及各要素的形式化描写方法、在具体实例中的应用等,将犯罪事件描写模板定义为一个八元组E（B,S,O,W,M,R,St,Si）;第三节介绍了刑事犯罪事件要素以及各要素具备的一些属性。第四节基于前两节的基础,给出了刑事犯罪事件结构模板及其形式化描写实例。第五节根据刑法中对犯罪类型的划分,从理论上进行了刑事犯罪事件概念体系的构建。第五章:刑事犯罪核心事件形式化描写。本文共描写了58个罪名,对每一类具体犯罪事件的语义特征进行分析,提取刑事犯罪要素,用第四章所规定的通用犯罪事件模板进行描写。第六章:结论与不足。对论文中的研究工作进行总结,指出当前研究中的不足并提出下一步的研究计划。