論文の概要: Event Detection as Question Answering with Entity Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06969v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 16:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 15:16:33.933141
• Title: Event Detection as Question Answering with Entity Information
• Title（参考訳）: エンティティ情報を用いた質問応答としてのイベント検出
• Authors: Emanuela Boros, Jose G. Moreno, Antoine Doucet
• Abstract要約: 本稿では,複数回答の可能性とエンティティのサポートを考慮した質問応答(QA)問題として,イベント検出(ED)タスクのパラダイムを提案する。 イベントトリガーの抽出は、コンテキストから回答の範囲を識別するタスクに変換されると同時に、周囲のエンティティにもフォーカスされる。 ACE2005コーパスの実験は、提案されたパラダイムがEDタスクの実行可能なソリューションであり、最先端のモデルよりも大幅に優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.761450181435801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a recent and under-researched paradigm for the task of event detection (ED) by casting it as a question-answering (QA) problem with the possibility of multiple answers and the support of entities. The extraction of event triggers is, thus, transformed into the task of identifying answer spans from a context, while also focusing on the surrounding entities. The architecture is based on a pre-trained and fine-tuned language model, where the input context is augmented with entities marked at different levels, their positions, their types, and, finally, the argument roles. Experiments on the ACE~2005 corpus demonstrate that the proposed paradigm is a viable solution for the ED task and it significantly outperforms the state-of-the-art models. Moreover, we prove that our methods are also able to extract unseen event types.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数回答の可能性とエンティティのサポートを考慮した質問応答(QA)問題として,イベント検出(ED)の課題に対する最近かつ未検討のパラダイムを提案する。 イベントトリガーの抽出は、コンテキストから回答の範囲を識別するタスクに変換されると同時に、周囲のエンティティにもフォーカスされる。 アーキテクチャは、事前学習された微調整された言語モデルに基づいており、入力コンテキストは、異なるレベル、位置、型、そして最後に引数ロールでマークされたエンティティによって拡張される。 ACE~2005コーパスの実験は、提案されたパラダイムがEDタスクの実行可能なソリューションであることを示し、最先端のモデルよりも大幅に優れていることを示した。 さらに,本手法が未知のイベントタイプを抽出可能であることも証明した。

関連論文リスト

• Event Extraction as Question Generation and Answering [72.04433206754489]
  イベント抽出に関する最近の研究は、質問回答(QA)としてタスクを再編成した。 そこで我々は,QGA-EEを提案する。QGモデルにより,定型テンプレートを使わずに,リッチな文脈情報を含む質問を生成することができる。 実験の結果、QGA-EEはACE05の英語データセットで以前のシングルタスクベースのモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T01:46:15Z)
• Event Knowledge Incorporation with Posterior Regularization for Event-Centric Question Answering [32.03893317439898]
  本稿では,イベントトリガアノテーションから抽出したイベント知識を後続正則化により組み込む戦略を提案する。 特に、QAデータセットのイベントトリガアノテーションに基づいて、イベント関連の知識制約を定義します。 イベント中心の2つのQAデータセットであるTORQUEとESTERについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T07:45:12Z)
• PESE: Event Structure Extraction using Pointer Network based Encoder-Decoder Architecture [0.0]
  イベント抽出(EE)は、テキストからイベントとイベント関連の議論情報を見つけ、構造化形式で表現することを目的としている。 本稿では、各イベントレコードをトリガーフレーズ、トリガータイプ、引数フレーズ、および対応するロール情報を含むユニークな形式で表現する。 提案するポインタネットワークを用いたエンコーダデコーダモデルでは,イベント参加者間のインタラクションを利用して各ステップでイベントを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T10:36:56Z)
• Retrieval-Augmented Generative Question Answering for Event Argument Extraction [66.24622127143044]
  イベント引数抽出のための検索拡張生成QAモデル(R-GQA)を提案する。 最も類似したQAペアを検索し、現在の例のコンテキストへのプロンプトとして拡張し、引数を回答としてデコードする。 提案手法は, 様々な設定において, かなり先行した手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T02:00:32Z)
• Semantic Pivoting Model for Effective Event Detection [19.205550116466604]
  Event Detectionは、構造化されていない記事からイベントインスタンスの参照を識別し、分類することを目的としている。 イベント検出の既存のテクニックは、イベントタイプクラスを表現するために、均質な1ホットベクトルのみを使用しており、型の意味がタスクにとって重要であるという事実を無視している。 本稿では,学習中の事前情報を明示的に組み込んで,入力とイベント間の意味的に意味のある相関関係を捉えるセマンティック・ピロリング・モデル(SPEED)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T19:20:34Z)
• Event Data Association via Robust Model Fitting for Event-based Object Tracking [66.05728523166755]
  本稿では,イベントアソシエーションと融合問題に明示的に対処する新しいイベントデータアソシエーション(EDA)手法を提案する。 提案するEDAは、統合データアソシエーションと情報融合を行うために、イベントデータに最も適したイベントトラジェクトリを求める。 実験結果から,高速,運動のぼやけ,高ダイナミックレンジ条件といった難易度シナリオ下でのEDAの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-25T13:56:00Z)
• Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary Decoding [51.57864297948228]
  本稿では,自然言語クエリとしてイベントタイプと引数ロールを取り入れた新しいイベント抽出フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、イベントタイプや引数ロールと入力テキストとのセマンティックな相関をよりよく捉えるための注意機構の恩恵を受ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:49:40Z)
• Reliable Shot Identification for Complex Event Detection via Visual-Semantic Embedding [72.9370352430965]
  本稿では,映像中の事象検出のための視覚的意味的誘導損失法を提案する。 カリキュラム学習に動機付け,高い信頼性の事例で分類器の訓練を開始するために,負の弾性正規化項を導入する。 提案する非ネット正規化問題の解法として,代替最適化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T11:46:56Z)
• Probing and Fine-tuning Reading Comprehension Models for Few-shot Event Extraction [17.548548562222766]
  イベント抽出のための読解フレームワークを提案する。 適切なクエリテンプレートを構築することで,タスクやラベルのセマンティクスに関する豊富な知識を効果的に抽出することができる。 本手法は,ACE 2005ベンチマークにおいて,全監督訓練を行った場合の最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T21:48:39Z)
• Detecting Ongoing Events Using Contextual Word and Sentence Embeddings [110.83289076967895]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T20:44:05Z)
• Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions [40.13163091122463]
  質問応答(QA)タスクとして定式化することで,イベント抽出のための新しいパラダイムを導入する。 実験結果から,我々のフレームワークは先行手法を著しく上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T16:15:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。