論文の概要: The Art of Prompting: Event Detection based on Type Specific Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07241v1
• Date: Thu, 14 Apr 2022 21:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 01:55:06.304166
• Title: The Art of Prompting: Event Detection based on Type Specific Prompts
• Title（参考訳）: プロンプトの技術:型特異的プロンプトに基づくイベント検出
• Authors: Sijia Wang, Mo Yu, Lifu Huang
• Abstract要約: 我々は、教師付き、少数ショット、ゼロショットイベント検出のためのイベントタイプ固有のプロンプトを組み込む統一されたフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは、これまでの最先端のベースラインよりも最大24.3%のFスコアアップを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.878630198163556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We compare various forms of prompts to represent event types and develop a unified framework to incorporate the event type specific prompts for supervised, few-shot, and zero-shot event detection. The experimental results demonstrate that a well-defined and comprehensive event type prompt can significantly improve the performance of event detection, especially when the annotated data is scarce (few-shot event detection) or not available (zero-shot event detection). By leveraging the semantics of event types, our unified framework shows up to 24.3\% F-score gain over the previous state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: イベントタイプを表現するためのさまざまなプロンプトを比較し、教師付き、少数ショット、ゼロショットイベント検出のためのイベントタイプ固有のプロンプトを組み込む統一フレームワークを開発する。 実験結果から,特に注釈付きデータが不足している場合(フェーショットイベント検出)や利用できない場合(ゼロショットイベント検出)において,適切に定義された総合的なイベント型プロンプトがイベント検出性能を大幅に向上することが示された。 イベントタイプのセマンティクスを活用することで、私たちの統一フレームワークは、以前の最先端ベースラインよりも最大24.3\%f-scoreゲインを示します。

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