Fugu-MT 論文翻訳(概要): Utilizing coarse-grained data in low-data settings for event extraction

論文の概要: Utilizing coarse-grained data in low-data settings for event extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05468v1
Date: Wed, 11 May 2022 13:07:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-13 02:06:03.777844
Title: Utilizing coarse-grained data in low-data settings for event extraction
Title（参考訳）: イベント抽出のための低データ設定における粗粒データの利用
Authors: Osman Mutlu
Abstract要約: 文書を注釈付けするのではなく,粗粒度データ(文書や文ラベル)の統合の可能性を検討する。その結果、余分な粗いデータを導入することで、改善と堅牢性が向上する一方で、いかなるイベントに関する情報も持たない負のドキュメントを追加するだけで利益が得られます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Annotating text data for event information extraction systems is hard, expensive, and error-prone. We investigate the feasibility of integrating coarse-grained data (document or sentence labels), which is far more feasible to obtain, instead of annotating more documents. We utilize a multi-task model with two auxiliary tasks, document and sentence binary classification, in addition to the main task of token classification. We perform a series of experiments with varying data regimes for the aforementioned integration. Results show that while introducing extra coarse-grained data offers greater improvement and robustness, a gain is still possible with only the addition of negative documents that have no information on any event.
Abstract（参考訳）: イベント情報抽出システムのテキストデータの注釈付けは難しく、高価で、エラーを起こしやすい。より多くの文書に注釈をつけるのではなく、より入手しやすい粗粒度データ(文書や文ラベル)の統合の可能性を検討する。トークン分類のメインタスクに加えて,文書と文のバイナリ分類という2つの補助タスクを備えたマルチタスクモデルを利用する。上記の統合のために,様々なデータレジームを用いた一連の実験を行う。その結果、余分な粗いデータを導入することで、改善と堅牢性が向上する一方で、いかなるイベントに関する情報も持たない負のドキュメントを追加するだけで利益が得られます。

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