論文の概要: COfEE: A Comprehensive Ontology for Event Extraction from text, with an online annotation tool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.10326v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 19:43:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-23 13:00:13.585763
• Title: COfEE: A Comprehensive Ontology for Event Extraction from text, with an online annotation tool
• Title（参考訳）: cofee:オンラインアノテーションツールによるテキストからのイベント抽出のための包括的なオントロジー
• Authors: Ali Balali, Masoud Asadpour, Seyed Hossein Jafari
• Abstract要約: イベント抽出(EE)は、特定のインシデントとそのアクターに関する情報をテキストから導き出そうとする。 EEは知識ベースの構築、情報検索、要約、オンライン監視システムなど、多くの領域で有用である。 COfEEは、環境問題、サイバースペース、犯罪活動、自然災害に関連する新しいカテゴリを含む2つの階層レベル(イベントタイプとイベントサブタイプ)から構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8995911009078816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data is published on the web over time in great volumes, but majority of the data is unstructured, making it hard to understand and difficult to interpret. Information Extraction (IE) methods extract structured information from unstructured data. One of the challenging IE tasks is Event Extraction (EE) which seeks to derive information about specific incidents and their actors from the text. EE is useful in many domains such as building a knowledge base, information retrieval, summarization and online monitoring systems. In the past decades, some event ontologies like ACE, CAMEO and ICEWS were developed to define event forms, actors and dimensions of events observed in the text. These event ontologies still have some shortcomings such as covering only a few topics like political events, having inflexible structure in defining argument roles, lack of analytical dimensions, and complexity in choosing event sub-types. To address these concerns, we propose an event ontology, namely COfEE, that incorporates both expert domain knowledge, previous ontologies and a data-driven approach for identifying events from text. COfEE consists of two hierarchy levels (event types and event sub-types) that include new categories relating to environmental issues, cyberspace, criminal activity and natural disasters which need to be monitored instantly. Also, dynamic roles according to each event sub-type are defined to capture various dimensions of events. In a follow-up experiment, the proposed ontology is evaluated on Wikipedia events, and it is shown to be general and comprehensive. Moreover, in order to facilitate the preparation of gold-standard data for event extraction, a language-independent online tool is presented based on COfEE.
• Abstract（参考訳）: データは時間とともに膨大な量でweb上に公開されるが、データの大部分は構造化されていないため、理解が難しく、解釈が難しい。 情報抽出(ie)法は、構造化されていないデータから構造化情報を抽出する。 IEの課題のひとつは、特定のインシデントとそのアクターに関する情報をテキストから導き出そうとするイベント抽出(EE)である。 EEは知識ベースの構築、情報検索、要約、オンライン監視システムなど、多くの領域で有用である。 過去数十年間、ACE、CAMEO、ICEWSのようなイベントオントロジーは、テキストで観察されるイベントの形式、アクター、次元を定義するために開発された。 これらのイベントオントロジーには、政治イベントや議論の役割の定義における柔軟性のない構造、分析的な次元の欠如、イベントサブタイプを選択する際の複雑さなど、いくつかのトピックのみをカバーする、いくつかの欠点がある。 これらの問題に対処するために、専門家のドメイン知識、以前のオントロジー、およびテキストからイベントを識別するためのデータ駆動アプローチの両方を組み込んだイベントオントロジー、すなわち、COfEEを提案する。 COfEEは2つの階層レベル(イベントタイプとイベントサブタイプ)から構成されており、環境問題、サイバースペース、犯罪活動、自然災害に関連する新しいカテゴリーがすぐに監視される必要がある。 また、イベントサブタイプごとに動的ロールを定義し、イベントのさまざまな次元をキャプチャする。 追従実験において,提案したオントロジーはウィキペディアのイベント上で評価され,総合的かつ包括的であることが示されている。 また、イベント抽出のためのゴールドスタンダードデータの作成を容易にするため、COfEEに基づく言語に依存しないオンラインツールを提示する。

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