論文の概要: End-to-End Neural Event Coreference Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08153v1
• Date: Thu, 17 Sep 2020 09:00:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 09:10:20.448500
• Title: End-to-End Neural Event Coreference Resolution
• Title（参考訳）: エンドツーエンドのニューラルネットワークイベントコリファレンス解決
• Authors: Yaojie Lu and Hongyu Lin and Jialong Tang and Xianpei Han and Le Sun
• Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドのイベント・コア・アプローチであるE3Cニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,2つの標準データセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.377231614857614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional event coreference systems usually rely on pipeline framework and hand-crafted features, which often face error propagation problem and have poor generalization ability. In this paper, we propose an End-to-End Event Coreference approach -- E3C neural network, which can jointly model event detection and event coreference resolution tasks, and learn to extract features from raw text automatically. Furthermore, because event mentions are highly diversified and event coreference is intricately governed by long-distance, semantic-dependent decisions, a type-guided event coreference mechanism is further proposed in our E3C neural network. Experiments show that our method achieves new state-of-the-art performance on two standard datasets.
• Abstract（参考訳）: 従来のイベントコアシステムは通常、パイプラインフレームワークと手作りの機能に依存しており、しばしばエラーの伝搬問題に直面し、一般化能力に乏しい。 本稿では,エンド・ツー・エンドのイベントコリファレンス手法であるe3cニューラルネットワークを提案する。イベント検出とイベントコリファレンス解決タスクを共同でモデル化し,生のテキストから特徴を自動的に抽出することを学ぶ。 さらに,イベント参照は多種多様であり,イベントコリファレンスは長距離かつ意味依存的な決定によって複雑に制御されるため,e3cニューラルネットワークでは,型誘導イベントコリファレンス機構がさらに提案されている。 実験により,本手法は2つの標準データセットに対して新しい最先端性能を実現することを示す。

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