Este documento presenta un modelo alternativo de detección de eventos basado en la integración entre DistilBERT y una nueva técnica metaheurística llamada Hunger Games Search (HGS). DistilBERT tiene como objetivo extraer características del conjunto de datos de texto, mientras que se desarrolla una versión binaria de HGS como enfoque de selección de características (FS), que tiene como objetivo eliminar las características irrelevantes de las extraídas. Para evaluar el modelo desarrollado, se realizan una serie de experimentos utilizando un conjunto de datos del mundo real. Además, comparamos el HGS binario con un conjunto de algoritmos de FS conocidos, así como con los modelos de detección de eventos de última generación. Los resultados de la comparación muestran que el modelo propuesto es superior a otros métodos en cuanto a medidas de rendimiento.