論文の概要: Event Coreference Resolution via a Multi-loss Neural Network without
Using Argument Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10290v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 02:48:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 22:14:52.099147
- Title: Event Coreference Resolution via a Multi-loss Neural Network without
Using Argument Information
- Title(参考訳): 調停情報を使用しないマルチロスニューラルネットワークによるイベント干渉解消
- Authors: Xinyu Zuo, Yubo Chen, Kang Liu and Jun Zhao
- Abstract要約: イベントコア参照解決(ECR)は自然言語処理(NLP)において重要な課題である
本稿では、文書内イベントコア参照解決タスクを行うために、引数情報を必要としないマルチロスニューラルネットワークモデルを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.533310981207446
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Event coreference resolution(ECR) is an important task in Natural Language
Processing (NLP) and nearly all the existing approaches to this task rely on
event argument information. However, these methods tend to suffer from error
propagation from the stage of event argument extraction. Besides, not every
event mention contains all arguments of an event, and argument information may
confuse the model that events have arguments to detect event coreference in
real text. Furthermore, the context information of an event is useful to infer
the coreference between events. Thus, in order to reduce the errors propagated
from event argument extraction and use context information effectively, we
propose a multi-loss neural network model that does not need any argument
information to do the within-document event coreference resolution task and
achieve a significant performance than the state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): イベントコリファレンス解決(ecr)は自然言語処理(nlp)において重要なタスクであり、このタスクに対する既存のアプローチのほとんどはイベント引数情報に依存している。
しかし、これらの手法はイベント引数抽出の段階からエラーの伝播に悩まされる傾向にある。
議論情報は、イベントが実際のテキストでイベントのコア参照を検出するために引数を持つモデルを混乱させる可能性がある。
さらに、イベントのコンテキスト情報は、イベント間のコリファレンスを推測するのに役立ちます。
したがって、イベント引数抽出から伝播する誤りを低減し、文脈情報を有効に利用するために、文書内イベントコリファレンス解決タスクを行うための引数情報を必要としない、最先端の手法よりも大きな性能を達成するマルチロスニューラルネットワークモデルを提案する。
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