論文の概要: Rethinking the Event Coding Pipeline with Prompt Entailment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05257v1
- Date: Tue, 11 Oct 2022 08:38:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 14:44:48.103782
- Title: Rethinking the Event Coding Pipeline with Prompt Entailment
- Title（参考訳）: Prompt Entailmentによるイベントコーディングパイプラインの再考
- Authors: Cl\'ement Lefebvre, Niklas Stoehr
- Abstract要約: 危機を監視するため、ニュースから政治的出来事が抽出される。
大量の構造化されていないフルテキストのイベント記述はケースバイケース分析を管理不能にする。
我々は、より柔軟でリソース効率の良い新しいイベントコーディングアプローチであるPR-ENTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.370633147306388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For monitoring crises, political events are extracted from the news. The
large amount of unstructured full-text event descriptions makes a case-by-case
analysis unmanageable, particularly for low-resource humanitarian aid
organizations. This creates a demand to classify events into event types, a
task referred to as event coding. Typically, domain experts craft an event type
ontology, annotators label a large dataset and technical experts develop a
supervised coding system. In this work, we propose PR-ENT, a new event coding
approach that is more flexible and resource-efficient, while maintaining
competitive accuracy: first, we extend an event description such as "Military
injured two civilians'' by a template, e.g. "People were [Z]" and prompt a
pre-trained (cloze) language model to fill the slot Z. Second, we select answer
candidates Z* = {"injured'', "hurt"...} by treating the event description as
premise and the filled templates as hypothesis in a textual entailment task.
This allows domain experts to draft the codebook directly as labeled prompts
and interpretable answer candidates. This human-in-the-loop process is guided
by our interactive codebook design tool. We evaluate PR-ENT in several
robustness checks: perturbing the event description and prompt template,
restricting the vocabulary and removing contextual information.
- Abstract（参考訳）: 危機を監視するために、ニュースから政治イベントが抽出される。
大量の構造化されていない全文イベント記述は、ケースバイケース分析、特に低リソースの人道支援組織では管理できない。
これにより、イベントをイベントタイプ(イベントコーディングと呼ばれるタスク)に分類する需要が生じる。
一般的に、ドメインの専門家はイベントタイプのオントロジーを作り、アノテーションは大きなデータセットをラベル付けし、技術の専門家は教師付きコーディングシステムを開発する。
In this work, we propose PR-ENT, a new event coding approach that is more flexible and resource-efficient, while maintaining competitive accuracy: first, we extend an event description such as "Military injured two civilians'' by a template, e.g. "People were [Z]" and prompt a pre-trained (cloze) language model to fill the slot Z. Second, we select answer candidates Z* = {"injured'', "hurt"...} by treating the event description as premise and the filled templates as hypothesis in a textual entailment task.
これによりドメインの専門家は、ラベル付きプロンプトとしてコードブックを直接ドラフトし、回答候補を解釈することができる。
このHuman-in-the-loopプロセスは、インタラクティブなコードブック設計ツールによってガイドされます。
イベント記述とプロンプトテンプレートの摂動,語彙制限,コンテキスト情報の削除など,いくつかの堅牢性チェックでpr-entを評価した。
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