論文の概要: Extracting Event Temporal Relations via Hyperbolic Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05527v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 13:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 06:17:55.026676
• Title: Extracting Event Temporal Relations via Hyperbolic Geometry
• Title（参考訳）: 双曲幾何学による事象時間関係の抽出
• Authors: Xingwei Tan, Gabriele Pergola, Yulan He,
• Abstract要約: 双曲空間における事象とその時間的関係をエンコードする2つのアプローチを導入する。 あるアプローチでは、双曲的埋め込みを利用して、単純な幾何学的操作を通じて事象関係を直接推論する。 第2に、時間的関係抽出作業に適した双曲型ニューラルネットワークユニットからなるエンドツーエンドアーキテクチャを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.068466562913923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting events and their evolution through time is a crucial task in natural language understanding. Recent neural approaches to event temporal relation extraction typically map events to embeddings in the Euclidean space and train a classifier to detect temporal relations between event pairs. However, embeddings in the Euclidean space cannot capture richer asymmetric relations such as event temporal relations. We thus propose to embed events into hyperbolic spaces, which are intrinsically oriented at modeling hierarchical structures. We introduce two approaches to encode events and their temporal relations in hyperbolic spaces. One approach leverages hyperbolic embeddings to directly infer event relations through simple geometrical operations. In the second one, we devise an end-to-end architecture composed of hyperbolic neural units tailored for the temporal relation extraction task. Thorough experimental assessments on widely used datasets have shown the benefits of revisiting the tasks on a different geometrical space, resulting in state-of-the-art performance on several standard metrics. Finally, the ablation study and several qualitative analyses highlighted the rich event semantics implicitly encoded into hyperbolic spaces.
• Abstract（参考訳）: イベントの検出と時間的進化は、自然言語理解において重要な課題である。 事象の時間的関係抽出に対する最近のニューラルネットワークは、通常、イベントをユークリッド空間の埋め込みにマッピングし、イベントペア間の時間的関係を検出するために分類器を訓練する。 しかし、ユークリッド空間への埋め込みは、事象の時間的関係のようなよりリッチな非対称関係を捉えることはできない。 そこで本研究では,階層構造をモデル化することを目的として,イベントを双曲空間に埋め込むことを提案する。 双曲空間における事象とその時間的関係をエンコードする2つのアプローチを導入する。 あるアプローチでは、双曲的埋め込みを利用して、単純な幾何学的操作を通じて事象関係を直接推論する。 第2に、時間的関係抽出作業に適した双曲型ニューラルネットワークユニットからなるエンドツーエンドアーキテクチャを考案する。 広く使われているデータセットに対する十分な実験的評価は、異なる幾何学的空間におけるタスクを再考する利点を示しており、その結果、いくつかの標準メトリクスにおける最先端のパフォーマンスが得られた。 最後に、アブレーション研究といくつかの定性的分析により、暗黙的に双曲空間に符号化されたリッチな事象の意味が強調された。

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