論文の概要: Syntactic-GCN Bert based Chinese Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09939v1
• Date: Sat, 18 Dec 2021 14:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 15:22:08.182467
• Title: Syntactic-GCN Bert based Chinese Event Extraction
• Title（参考訳）: 構文GCNベルトに基づく中国語イベント抽出
• Authors: Jiangwei Liu, Jingshu Zhang, Xiaohong Huang, Liangyu Min
• Abstract要約: 本研究では,中国語イベント抽出を行う統合フレームワークを提案する。 提案するアプローチは、意味的特徴と構文的特徴を統合するマルチチャネル入力ニューラルフレームワークである。 実験結果から,提案手法はベンチマーク手法よりも有意に優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3104000011280403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of information technology, online platforms (e.g., news portals and social media) generate enormous web information every moment. Therefore, it is crucial to extract structured representations of events from social streams. Generally, existing event extraction research utilizes pattern matching, machine learning, or deep learning methods to perform event extraction tasks. However, the performance of Chinese event extraction is not as good as English due to the unique characteristics of the Chinese language. In this paper, we propose an integrated framework to perform Chinese event extraction. The proposed approach is a multiple channel input neural framework that integrates semantic features and syntactic features. The semantic features are captured by BERT architecture. The Part of Speech (POS) features and Dependency Parsing (DP) features are captured by profiling embeddings and Graph Convolutional Network (GCN), respectively. We also evaluate our model on a real-world dataset. Experimental results show that the proposed method outperforms the benchmark approaches significantly.
• Abstract（参考訳）: 情報技術の急速な発展に伴い、オンラインプラットフォーム(ニュースポータルやソーシャルメディアなど)は毎回膨大なウェブ情報を生成する。 したがって,イベントの構造化表現をソーシャルストリームから抽出することが重要である。 一般に、既存のイベント抽出研究はパターンマッチング、機械学習、あるいはディープラーニング手法を用いてイベント抽出タスクを実行する。 しかし、中国語の独特の特徴から、中国語のイベント抽出性能は英語ほど良くない。 本稿では,中国のイベント抽出を行うための統合フレームワークを提案する。 提案するアプローチは、意味的特徴と構文的特徴を統合するマルチチャネル入力ニューラルフレームワークである。 セマンティック機能はBERTアーキテクチャによってキャプチャされる。 音声(POS)機能と依存性解析(DP)機能はそれぞれ、プロファイリング埋め込みとグラフ畳み込みネットワーク(GCN)によってキャプチャされる。 また、実世界のデータセットでモデルを評価する。 実験の結果,提案手法はベンチマーク手法を大きく上回ることがわかった。

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