同一个地点的描述不是完全一样的，并且地点和事项包含在一整段文字里面

在这种情况下，你需要对文本进行自然语言处理（NLP），特别是命名实体识别（NER）和关键词提取，以便从一段混合描述中准确地找出地点和事项。Python库如NLTK、spaCy或jieba可以帮助进行这个任务，加上scikit-learn或transformers进行更高级的模型训练。

下面是一个简化示例，使用spaCy库的基础功能：

import spacy
from spacy import displacy

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")  # 加载适合中文的模型

def extract_info(text):
    doc = nlp(text)
    location = ""
    event = ""

    for ent in doc.ents:
        if ent.label_ == "GPE":  # GPE代表地理位置
            location = ent.text
        elif ent.label_ == "EVENT":  # 或者自定义事件类别标签
            event = ent.text

    return location, event

text_example = "在北京举行的马拉松比赛中，参赛者们奋力奔跑。"
location, event = extract_info(text_example)
print(f"地点: {location}, 事项: {event}")