論文の概要: Automated Extraction of Socio-political Events from News (AESPEN):
Workshop and Shared Task Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06070v1
- Date: Tue, 12 May 2020 22:07:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 18:32:19.578910
- Title: Automated Extraction of Socio-political Events from News (AESPEN):
Workshop and Shared Task Report
- Title（参考訳）: ニュース(AESPEN)からの社会・政治イベントの自動抽出 : ワークショップと共有課題報告
- Authors: Ali H\"urriyeto\u{g}lu, Vanni Zavarella, Hristo Tanev, Erdem
Y\"or\"uk, Ali Safaya, Osman Mutlu
- Abstract要約: ワークショップと言語資源評価会議(LREC 2020)で組織した共有タスクの範囲内で、ニュースから社会政治イベントを自動抽出する取り組みについて述べる。
我々は,計算言語学および社会・政治学における事象抽出研究は,情報源,国,言語をまたいだ大規模社会・政治事象情報収集を可能にするために,相互に支援すべきであると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9964848378974727
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe our effort on automated extraction of socio-political events from
news in the scope of a workshop and a shared task we organized at Language
Resources and Evaluation Conference (LREC 2020). We believe the event
extraction studies in computational linguistics and social and political
sciences should further support each other in order to enable large scale
socio-political event information collection across sources, countries, and
languages. The event consists of regular research papers and a shared task,
which is about event sentence coreference identification (ESCI), tracks. All
submissions were reviewed by five members of the program committee. The
workshop attracted research papers related to evaluation of machine learning
methodologies, language resources, material conflict forecasting, and a shared
task participation report in the scope of socio-political event information
collection. It has shown us the volume and variety of both the data sources and
event information collection approaches related to socio-political events and
the need to fill the gap between automated text processing techniques and
requirements of social and political sciences.
- Abstract（参考訳）: 我々は,言語資源評価会議(lrec 2020)で開催したワークショップと共有タスクの範囲内で,ニュースから社会政治イベントを自動的に抽出する取り組みについて述べる。
我々は,計算言語学と社会・政治科学におけるイベント抽出研究は,ソース,国,言語間の大規模社会・政治イベント情報収集を可能にするために,お互いをさらに支援する必要があると考えている。
イベントは、通常の研究論文と、イベント文のコア参照識別(ESCI)トラックに関する共有タスクで構成されている。
提案はすべてプログラム委員会の5人によって審査された。
このワークショップは、機械学習方法論、言語資源、物質衝突予測、社会・政治イベント情報収集の分野における共有タスク参加レポートの評価に関する研究論文を魅了した。
社会政治イベントに関連するデータソースとイベント情報収集手法の量と多様性を示し、自動化されたテキスト処理技術と社会・政治科学の要件とのギャップを埋める必要性を示した。
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