論文の概要: Detecting Ongoing Events Using Contextual Word and Sentence Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01379v2
• Date: Fri, 5 Feb 2021 19:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 13:06:50.783605
• Title: Detecting Ongoing Events Using Contextual Word and Sentence Embeddings
• Title（参考訳）: 文脈語と文埋め込みを用いたイベント検出
• Authors: Mariano Maisonnave, Fernando Delbianco, Fernando Tohm\'e, Ana Maguitman, Evangelos Milios
• Abstract要約: 本稿では,OED(Ongoing Event Detection)タスクを紹介する。 目的は、歴史、未来、仮説、あるいは新しいものでも現在のものでもない他の形式や出来事に対してのみ、進行中のイベントの言及を検出することである。 構造化されていないテキストから進行中のイベントに関する構造化情報を抽出する必要があるアプリケーションは、OEDシステムを利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.83289076967895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Ongoing Event Detection (OED) task, which is a specific Event Detection task where the goal is to detect ongoing event mentions only, as opposed to historical, future, hypothetical, or other forms or events that are neither fresh nor current. Any application that needs to extract structured information about ongoing events from unstructured texts can take advantage of an OED system. The main contribution of this paper are the following: (1) it introduces the OED task along with a dataset manually labeled for the task; (2) it presents the design and implementation of an RNN model for the task that uses BERT embeddings to define contextual word and contextual sentence embeddings as attributes, which to the best of our knowledge were never used before for detecting ongoing events in news; (3) it presents an extensive empirical evaluation that includes (i) the exploration of different architectures and hyperparameters, (ii) an ablation test to study the impact of each attribute, and (iii) a comparison with a replication of a state-of-the-art model. The results offer several insights into the importance of contextual embeddings and indicate that the proposed approach is effective in the OED task, outperforming the baseline models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,イベント検出タスクであるOED(Ongoing Event Detection)タスクについて紹介する。このタスクは,イベントの参照のみを検出することを目標とする特定のイベント検出タスクである。 非構造化テキストから進行中のイベントに関する構造化情報を抽出する必要のあるアプリケーションは、oedシステムを利用することができる。 本論文の主な貢献は,(1)OEDタスクをタスクに手動でラベル付けしたデータセットとともに導入すること,(2) BERT埋め込みを用いたタスクのためのRNNモデルの設計と実装を,属性として定義すること,(3) ニュースの現在進行中の出来事を検出するために,私たちの知識の最高のものを使用したことがなかったこと,(3) を含む広範な経験的評価を示すこと,である。 (i)異なるアーキテクチャとハイパーパラメータの探索 (ii)各属性の影響を研究するためのアブレーション試験、及び (iii)最先端モデルの複製との比較。 その結果,コンテキスト埋め込みの重要性についていくつかの知見が得られ,提案手法がOEDタスクに有効であることが示唆された。

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