論文の概要: Document-Level Event Extraction via Human-Like Reading Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03092v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 12:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 16:05:44.776094
• Title: Document-Level Event Extraction via Human-Like Reading Process
• Title（参考訳）: ヒューマンライクな読解プロセスによる文書レベルイベント抽出
• Authors: Shiyao Cui, Xin Cong, Bowen Yu, Tingwen Liu, Yucheng Wang, Jinqiao Shi
• Abstract要約: ドキュメントレベルのイベント抽出(DEE)は、特にトリッキーである。 本稿では,DeEを大まかな読解と精巧な読解の2段階に分解するHRE法を提案する。 実験結果は,HREが先行競合法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.530050659066383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level Event Extraction (DEE) is particularly tricky due to the two challenges it poses: scattering-arguments and multi-events. The first challenge means that arguments of one event record could reside in different sentences in the document, while the second one reflects one document may simultaneously contain multiple such event records. Motivated by humans' reading cognitive to extract information of interests, in this paper, we propose a method called HRE (Human Reading inspired Extractor for Document Events), where DEE is decomposed into these two iterative stages, rough reading and elaborate reading. Specifically, the first stage browses the document to detect the occurrence of events, and the second stage serves to extract specific event arguments. For each concrete event role, elaborate reading hierarchically works from sentences to characters to locate arguments across sentences, thus the scattering-arguments problem is tackled. Meanwhile, rough reading is explored in a multi-round manner to discover undetected events, thus the multi-events problem is handled. Experiment results show the superiority of HRE over prior competitive methods.
• Abstract（参考訳）: ドキュメントレベルのイベント抽出(dee: document-level event extraction)は特に難しい。 第1の課題は、1つのイベントレコードの議論がドキュメント内の異なる文に収まることを意味し、第2の議論は1つのドキュメントを反映している。 本稿では,人間の読解認知に動機づけられて興味情報を抽出する手法として,hre(human reading inspired extractor for document events)を提案する。 具体的には、第1段階が文書を閲覧してイベントの発生を検知し、第2段階が特定のイベント引数を抽出する。 各具体的イベントロールに対して、精巧な読み上げは文から文字へ階層的に働き、文間での議論を見つけるため、散乱問題に取り組む。 一方、未検出事象を検出するために、大まかな読み出しを多層的に探索し、マルチイベント問題を処理する。 実験結果は,HREが先行競合法よりも優れていることを示す。

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