論文の概要: Event Coreference Resolution for Contentious Politics Events
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10123v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 18:50:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-27 04:42:23.334975
- Title: Event Coreference Resolution for Contentious Politics Events
- Title(参考訳): 物議を醸す政治イベントのイベントコリファレンス解決
- Authors: Ali H\"urriyeto\u{g}lu, Osman Mutlu, Fatih Beyhan, F{\i}rat
Duru\c{s}an, Ali Safaya, Reyyan Yeniterzi, Erdem Y\"or\"uk
- Abstract要約: イベントの約半数が他のイベントの言及と同一のドキュメントに記載されており、これは誤ったイベント情報や部分的なイベント情報を取得するのが避けられないことを示している。
私たちの貢献は、これまで見過ごされ、あるいは研究が難しい課題に光を当てています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a dataset for event coreference resolution, which is based on
random samples drawn from multiple sources, languages, and countries. Early
scholarship on event information collection has not quantified the contribution
of event coreference resolution. We prepared and analyzed a representative
multilingual corpus and measured the performance and contribution of the
state-of-the-art event coreference resolution approaches. We found that almost
half of the event mentions in documents co-occur with other event mentions and
this makes it inevitable to obtain erroneous or partial event information. We
showed that event coreference resolution could help improving this situation.
Our contribution sheds light on a challenge that has been overlooked or hard to
study to date. Future event information collection studies can be designed
based on the results we present in this report. The repository for this study
is on https://github.com/emerging-welfare/ECR4-Contentious-Politics.
- Abstract(参考訳): 複数のソース、言語、国からランダムに抽出されたサンプルに基づいて、イベントコリファレンス解決のためのデータセットを提案する。
イベント情報収集に関する初期の奨学金は、イベントコリファレンス解決の貢献を定量化していない。
代表的な多言語コーパスを作成し分析し,最先端イベントコリファレンス解決手法の性能と貢献度を測定した。
イベントのほぼ半数は、他のイベントの言及と同一のドキュメントで言及されており、これは誤ったイベント情報や部分的なイベント情報を取得するのが避けられないことを発見した。
我々は、イベント参照の解決がこの状況を改善するのに役立つことを示した。
私たちの貢献は、これまで見過ごされ、あるいは研究が難しい課題に光を当てています。
今後のイベント情報収集研究は,本報告で提示した結果に基づいて設計することができる。
この研究のリポジトリはhttps://github.com/emerging-welfare/ECR4-Contentious-Politicsにある。
関連論文リスト
- LegalCore: A Dataset for Legal Documents Event Coreference Resolution [21.113915852038552]
われわれは、法的ドメインであるLegalCoreの最初のデータセットを、包括的なイベントとイベントコア情報で注釈付けした形で提示する。
このデータセットにアノテートした法律上の契約文書は、ニュース記事の何倍も長く、1ドキュメントあたりの平均トークン数は25万である。
このデータセットでは、イベント検出とイベントコア参照解決の両方のタスクに対して、主流のLarge Language Modelsをベンチマークします。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-18T03:47:53Z) - EventSum: A Large-Scale Event-Centric Summarization Dataset for Chinese Multi-News Documents [32.61252012805789]
イベント中心多文書要約(ECS)タスクは、複数の関連するニュース文書に基づいて、所定のイベントの簡潔で包括的な要約を生成することを目的としている。
EventSumデータセットを構築し,5,100件のイベントと57,984件のニュースドキュメントを含む。
我々は、イベントリコール、Argument Recall、Causal Recall、Temporal Recallなどの特定のメトリクスを、対応する計算方法とともに設計し、評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-16T14:29:49Z) - Grounding Partially-Defined Events in Multimodal Data [61.0063273919745]
部分定義イベントに対するマルチモーダル定式化を導入し、これらのイベントの抽出を3段階スパン検索タスクとしてキャストする。
このタスクのベンチマークであるMultiVENT-Gを提案し,22.8Kのラベル付きイベント中心エンティティを含む,14.5時間の高密度アノテーション付き現在のイベントビデオと1,168のテキストドキュメントからなる。
結果は、イベント理解の抽象的な課題を示し、イベント中心のビデオ言語システムにおける約束を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-07T17:59:48Z) - 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) - Rich Event Modeling for Script Event Prediction [60.67635412135682]
スクリプトイベント予測のためのリッチイベント予測(REP)フレームワークを提案する。
REPは、テキストからそのような情報を抽出するイベント抽出器を含む。
予測器の中核となるコンポーネントは、任意の数の引数を柔軟に扱う変換器ベースのイベントエンコーダである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T05:17:59Z) - MUSIED: A Benchmark for Event Detection from Multi-Source Heterogeneous
Informal Texts [7.43647091073357]
イベント検出(ED)は、構造化されていないテキストからイベントトリガーを特定し、分類する。
本稿では,ユーザレビュー,テキスト会話,電話会話に基づく,中国の大規模イベント検出データセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-25T05:05:29Z) - 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) - Integrating Deep Event-Level and Script-Level Information for Script
Event Prediction [60.67635412135681]
本稿では,MCPredictorと呼ばれるTransformerベースのモデルを提案する。
The experimental results on the wide-useed New York Times corpus showed the effectiveness and superiority of the proposed model。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T07:37:32Z) - Learning Constraints and Descriptive Segmentation for Subevent Detection [74.48201657623218]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-13T20:50:37Z) - Seeing the Forest and the Trees: Detection and Cross-Document
Coreference Resolution of Militarized Interstate Disputes [3.8073142980733]
テキスト中の特定の政治事象を識別し、共有イベントに基づいて関連テキストを相互にリンクする手法を評価するためのデータセットを提供する。
データセットであるHeadlines of Warは、Militarized Interstate Disputesデータセットに基づいて構築され、問題ステータスとコア参照インジケータでラベル付けされた見出しペアによって分類された見出しを提供する。
このマルチタスク畳み込みニューラルネットワークは,見出しのテキストや出版日時からイベントやイベントのコアを認識できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T17:20:14Z)
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。