論文の概要: Learning Constraints and Descriptive Segmentation for Subevent Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06316v1
- Date: Mon, 13 Sep 2021 20:50:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-16 05:17:41.304882
- Title: Learning Constraints and Descriptive Segmentation for Subevent Detection
- Title(参考訳): サブイベント検出のための学習制約と記述セグメンテーション
- Authors: Haoyu Wang, Hongming Zhang, Muhao Chen, Dan Roth
- Abstract要約: 本稿では,サブイベント検出とEventSeg予測の依存関係をキャプチャする制約を学習し,強制するアプローチを提案する。
我々は制約学習にRectifier Networksを採用し、学習した制約をニューラルネットワークの損失関数の正規化項に変換する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 74.48201657623218
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Event mentions in text correspond to real-world events of varying degrees of
granularity. The task of subevent detection aims to resolve this granularity
issue, recognizing the membership of multi-granular events in event complexes.
Since knowing the span of descriptive contexts of event complexes helps infer
the membership of events, we propose the task of event-based text segmentation
(EventSeg) as an auxiliary task to improve the learning for subevent detection.
To bridge the two tasks together, we propose an approach to learning and
enforcing constraints that capture dependencies between subevent detection and
EventSeg prediction, as well as guiding the model to make globally consistent
inference. Specifically, we adopt Rectifier Networks for constraint learning
and then convert the learned constraints to a regularization term in the loss
function of the neural model. Experimental results show that the proposed
method outperforms baseline methods by 2.3% and 2.5% on benchmark datasets for
subevent detection, HiEve and IC, respectively, while achieving a decent
performance on EventSeg prediction.
- Abstract(参考訳): テキスト中のイベント参照は、さまざまな粒度の実際のイベントに対応する。
サブイベント検出のタスクは、イベントコンプレックスにおけるマルチグラニュラーイベントのメンバシップを認識することで、この粒度問題を解決することを目的としている。
イベントコンプレックスの記述的コンテキストがイベントのメンバシップの推論に有効であることから,イベントベースのテキストセグメンテーション(EventSeg)のタスクを補助タスクとして提案し,サブイベント検出の学習を改善する。
2つのタスクを結合するために,サブイベント検出とイベントeg予測の間の依存関係をキャプチャする制約を学習し,実行するためのアプローチを提案する。
具体的には、制約学習に整流回路ネットワークを採用し、学習した制約を神経モデルの損失関数における正規化項に変換する。
実験結果から,提案手法はサブイベント検出のためのベンチマークデータセット,HiEve,ICに対して,それぞれ2.3%,2.5%のベースライン手法より優れ,EventSeg予測では良好な性能を示した。
関連論文リスト
- Improving Event Definition Following For Zero-Shot Event Detection [66.27883872707523]
ゼロショットイベント検出に対する既存のアプローチは通常、既知のイベントタイプをアノテートしたデータセット上でモデルをトレーニングする。
イベント定義に従うためのトレーニングモデルによるゼロショットイベント検出の改善を目指しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T01:46:50Z) - Abnormal Event Detection via Hypergraph Contrastive Learning [54.80429341415227]
異常事象検出は多くの実アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,分散異種情報ネットワークにおける異常事象検出問題について検討する。
AEHCLと呼ばれる新しいハイパーグラフコントラスト学習法が,異常事象のパターンをフルに捉えるために提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T08:23:20Z) - 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) - Unifying Event Detection and Captioning as Sequence Generation via
Pre-Training [53.613265415703815]
本稿では,イベント検出とキャプションのタスク間関連性を高めるための,事前学習と微調整の統合フレームワークを提案する。
我々のモデルは最先端の手法よりも優れており、大規模ビデオテキストデータによる事前学習ではさらに向上できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T14:18:13Z) - PILED: An Identify-and-Localize Framework for Few-Shot Event Detection [79.66042333016478]
本研究では,事前学習した言語モデルから事象関連知識を引き出すために,クローゼプロンプトを用いた。
型固有のパラメータの数を最小化し、新しい型に対するイベント検出タスクに迅速に適応できるようにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T18:01:39Z) - 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) - Document-level Event Extraction with Efficient End-to-end Learning of
Cross-event Dependencies [37.96254956540803]
本稿では,構造化予測アルゴリズムであるDeep Value Networks (DVN) を利用したエンドツーエンドモデルを提案する。
提案手法はACE05上でのCRFモデルに匹敵する性能を達成し,計算効率は極めて高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-24T05:28:16Z)
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。