Fugu-MT 論文翻訳(概要): IDIAPers @ Causal News Corpus 2022: Extracting Cause-Effect-Signal Triplets via Pre-trained Autoregressive Language Model

論文の概要: IDIAPers @ Causal News Corpus 2022: Extracting Cause-Effect-Signal Triplets via Pre-trained Autoregressive Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03891v1
Date: Thu, 8 Sep 2022 15:54:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-09 12:31:33.520230
Title: IDIAPers @ Causal News Corpus 2022: Extracting Cause-Effect-Signal Triplets via Pre-trained Autoregressive Language Model
Title（参考訳）: idiapers @ causal news corpus 2022: pre-trained autoregressive language modelによる因果効果信号三重項の抽出
Authors: Martin Fajcik, Muskaan Singh, Juan Zuluaga-Gomez, Esa\'u Villatoro-Tello, Sergio Burdisso, Petr Motlicek, Pavel Smrz
Abstract要約: 本稿では,CASE-2022 における Subtask 2 に対するタスクの共有提案,Casual News Corpus を用いたイベント因果同定について述べる。この課題は、ニュースメディアから文中のすべての因果効果信号スパンを自動的に検出することに焦点を当てた。我々は、事前訓練された自己回帰言語モデルであるT5を用いて、文中の因果効果信号スパンを検出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4423596432619754
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper, we describe our shared task submissions for Subtask 2 in CASE-2022, Event Causality Identification with Casual News Corpus. The challenge focused on the automatic detection of all cause-effect-signal spans present in the sentence from news-media. We detect cause-effect-signal spans in a sentence using T5 -- a pre-trained autoregressive language model. We iteratively identify all cause-effect-signal span triplets, always conditioning the prediction of the next triplet on the previously predicted ones. To predict the triplet itself, we consider different causal relationships such as cause$\rightarrow$effect$\rightarrow$signal. Each triplet component is generated via a language model conditioned on the sentence, the previous parts of the current triplet, and previously predicted triplets. Despite training on an extremely small dataset of 160 samples, our approach achieved competitive performance, being placed second in the competition. Furthermore, we show that assuming either cause$\rightarrow$effect or effect$\rightarrow$cause order achieves similar results. Our code and model predictions will be released online.
Abstract（参考訳）: 本稿では,CASE-2022, Event Causality Identification with Casual News CorpusにおけるSubtask 2に対するタスクの共有について述べる。この課題は、ニュースメディアから文中のすべての因果効果信号スパンを自動的に検出することに焦点を当てた。事前学習された自己回帰言語モデルであるt5を用いて文中の因果効果信号スパンを検出する。我々は、常に予測された次の三重項の予測を条件に、すべての因果効果信号スパン三重項を反復的に識別する。三重項自体を予測するために、原因$\rightarrow$effect$\rightarrow$signalのような異なる因果関係を考える。各トリプレット成分は、文、現在のトリプレットの前部、および以前に予測されたトリプレットに基づいて、言語モデルを介して生成される。非常に小さな160サンプルのデータセットをトレーニングしたにもかかわらず、我々のアプローチは競争性能を達成し、競争では2位となった。さらに、$\rightarrow$ effect または effect$\rightarrow$ cause order のいずれかを仮定すると、同様の結果が得られることを示す。私たちのコードとモデル予測はオンラインでリリースされます。

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