論文の概要: Pairwise Representation Learning for Event Coreference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12808v2
• Date: Thu, 20 Jan 2022 19:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 12:51:40.330911
• Title: Pairwise Representation Learning for Event Coreference
• Title（参考訳）: イベントコリファレンスのためのペアワイズ表現学習
• Authors: Xiaodong Yu, Wenpeng Yin, Dan Roth
• Abstract要約: イベント参照ペアのためのペアワイズ表現学習(Pairwise Representation Learning, PairwiseRL)手法を開発した。 私たちの表現は、イベントとその引数のエンコーディングを容易にするために、テキストスニペットのより微細で構造化された表現をサポートします。 PairwiseRLは、その単純さにもかかわらず、クロスドキュメントとイントラドキュメントのイベントコアベンチマークベンチマークの両方において、従来の最先端のイベントコアシステムよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.10563168692667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Natural Language Processing tasks such as resolving the coreference of events require understanding the relations between two text snippets. These tasks are typically formulated as (binary) classification problems over independently induced representations of the text snippets. In this work, we develop a Pairwise Representation Learning (PairwiseRL) scheme for the event mention pairs, in which we jointly encode a pair of text snippets so that the representation of each mention in the pair is induced in the context of the other one. Furthermore, our representation supports a finer, structured representation of the text snippet to facilitate encoding events and their arguments. We show that PairwiseRL, despite its simplicity, outperforms the prior state-of-the-art event coreference systems on both cross-document and within-document event coreference benchmarks. We also conduct in-depth analysis in terms of the improvement and the limitation of pairwise representation so as to provide insights for future work.
• Abstract（参考訳）: イベントのコア参照を解決するなどの自然言語処理タスクは、2つのテキストスニペット間の関係を理解する必要がある。 これらのタスクは典型的には、テキストスニペットの独立に誘導された表現に関する(バイナリ)分類問題として定式化される。 本研究では、イベント参照ペアに対するペアワイズ表現学習(Pairwise Representation Learning, PairwiseRL)手法を開発し、ペア内の各参照の表現が他のペアのコンテキストで誘導されるように、一対のテキストスニペットを共同で符号化する。 さらに,テキストスニペットの微細で構造化された表現をサポートし,イベントとその引数の符号化を容易にする。 pairwiserlはその単純さにもかかわらず、クロスドキュメントとドキュメント内イベントコリファレンスベンチマークの両方で、以前の最先端イベントコリファレンスシステムよりも優れています。 また、将来的な作業に対する洞察を提供するために、ペア表現の改善と制限の観点から詳細な分析を行う。

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