論文の概要: Multi-Scale Contrastive Knowledge Co-Distillation for Event Temporal Relation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00568v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 19:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 20:49:10.243835
• Title: Multi-Scale Contrastive Knowledge Co-Distillation for Event Temporal Relation Extraction
• Title（参考訳）: イベント時間関係抽出のためのマルチスケールコントラスト知識共蒸留
• Authors: Hao-Ren Yao, Luke Breitfeller, Aakanksha Naik, Chunxiao Zhou, Carolyn Rose,
• Abstract要約: MulCo: マルチスケールコントラスト知識共蒸留(MulCo: Multi-Scale Contrastive Knowledge Co-Distillation)は、複数のイベントペア近接バンド間で知識を共有する融合アプローチである。 実験の結果,MulCoは近距離帯域と近距離帯域の両方で時間的推論に関連する言語的手がかりをうまく統合できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.701965433216252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event Temporal Relation Extraction (ETRE) is a crucial yet challenging problem. Event pairs are situated within a discourse at different distances, which we refer to as proximity bands. The temporal ordering communicated about event pairs situated at more remote (i.e., ``long'') or less remote (i.e., ``short'') proximity bands is encoded differently. SOTA ETRE models have tended to perform well on events situated at either short or long proximity bands, but not both. Yet, real-world, natural texts contain all types of temporal event-pairs. In this paper, we present MulCo: Multi-Scale Contrastive Knowledge Co-Distillation, a fusion approach that shares knowledge across multiple event pair proximity bands in order to improve performance on all types of temporal datasets. Our experimental results show that MulCo successfully integrates linguistic cues pertaining to temporal reasoning across both short and long proximity bands and achieves new state-of-the-art results on several ETRE benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: イベント時間関係抽出(ETRE)は重要な問題であるが、難しい問題である。 事象対は異なる距離の談話の中にあり、近接帯域と呼ばれる。 時間的順序付けは、より遠く(例えば ``long'' )かそれ以下(すなわち ``short'' )のイベントペアについて伝達される。 SOTA ETREモデルは、短距離または長距離の近接バンドに位置するイベントでもうまく機能する傾向にあるが、両方ではない。 しかし、現実世界の自然なテキストには、あらゆる時間的イベントペアが含まれている。 本稿では,MulCo: Multi-Scale Contrastive Knowledge Co-Distillationを提案する。 実験の結果,MulCoは近距離帯域と近距離帯域の時間的推論に関連する言語的手がかりをうまく統合し,複数のETREベンチマークデータセットで新たな最先端結果を得ることができた。

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