イベント抽出は金融分野における投資分析および資産運用の根幹をなすものであり、近年注目を集めている。2019年中国知識グラフおよび意味計算コンファレンス（CCKS）チャレンジでは、金融分野を対象としたイベントエンティティ抽出タスクに関する評価コンペティションが設けられた。本研究では、イベントエンティティを正確に抽出するとともに、対応するすべてのイベントエンティティを効果的に再現する方法に焦点を当てる。本稿では、BERTの利点を継承しつつ、シーケンスの意味情報を捉えることのできる新たなモデルである「シーケンス強化BERTネットワーク（SEBERTNets）」を提案する。さらに、レコメンデーションシステムの知見を参考に、マルチチャネル再現手法を用いることで、すべての対応するイベントエンティティを効率的に抽出する「ハイブリッドシーケンス強化BERTネットワーク（HSEBERTNets）」も提案する。実験の結果、SEBERTNetsの第一段階におけるF1スコアは0.905、HSEBERTNetsは0.934を達成し、本研究の手法の有効性が実証された。