論文の概要: PILED: An Identify-and-Localize Framework for Few-Shot Event Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07615v1
- Date: Tue, 15 Feb 2022 18:01:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-16 15:12:52.641947
- Title: PILED: An Identify-and-Localize Framework for Few-Shot Event Detection
- Title(参考訳): PILED:Few-Shotイベント検出のためのIdentify-and-Localizeフレームワーク
- Authors: Sha Li, Liyuan Liu, Yiqing Xie, Heng Ji, Jiawei Han
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 79.66042333016478
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Practical applications of event extraction systems have long been hindered by
their need for heavy human annotation. In order to scale up to new domains and
event types, models must learn to cope with limited supervision, as in few-shot
learning settings. To this end, the major challenge is to let the model master
the semantics of event types, without requiring abundant event mention
annotations. In our study, we employ cloze prompts to elicit event-related
knowledge from pretrained language models and further use event definitions and
keywords to pinpoint the trigger word. By formulating the event detection task
as an identify-then-localize procedure, we minimize the number of type-specific
parameters, enabling our model to quickly adapt to event detection tasks for
new types. Experiments on three event detection benchmark datasets (ACE,
FewEvent, MAVEN) show that our proposed method performs favorably under fully
supervised settings and surpasses existing few-shot methods by 21% F1 on the
FewEvent dataset and 20% on the MAVEN dataset when only 5 examples are provided
for each event type.
- Abstract(参考訳): イベント抽出システムの実践的応用は、人間の重大アノテーションの必要性から長い間妨げられてきた。
新しいドメインやイベントタイプにスケールアップするには、モデルが数ショットの学習設定のように、限られた監督に対処することを学ぶ必要がある。
この目的のために、大きな課題は、モデルがイベント参照アノテーションを必要とせずに、イベントタイプのセマンティクスをマスターできるようにすることである。
本研究では,事前学習された言語モデルからイベント関連知識を導き出すためにclozeプロンプトを用い,さらにイベント定義やキーワードを用いてトリガーワードをピンポイントする。
イベント検出タスクを識別テーマのローカライズ手順として定式化することにより、型固有のパラメータの数を最小化し、新しいタイプのイベント検出タスクに迅速に適応できるようにする。
3つのイベント検出ベンチマークデータセット(ACE, FewEvent, MAVEN)を実験した結果,提案手法は完全な教師付き設定下では良好に動作し,FewEventデータセットでは21%F1,MAVENデータセットでは20%,各イベントタイプでは5つの例しか提供されていない場合,既存の複数ショットメソッドを上回ります。
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