論文の概要: HCL-TAT: A Hybrid Contrastive Learning Method for Few-shot Event Detection with Task-Adaptive Threshold

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08806v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 07:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:36:04.031854
• Title: HCL-TAT: A Hybrid Contrastive Learning Method for Few-shot Event Detection with Task-Adaptive Threshold
• Title（参考訳）: HCL-TAT:タスク適応閾値を用いたFew-shotイベント検出のためのハイブリッドコントラスト学習手法
• Authors: Ruihan Zhang, Wei Wei, Xian-Ling Mao, Rui Fang, Dangyang Chen
• Abstract要約: タスク適応型閾値(HCLTAT)を用いた新しいハイブリッドコントラスト学習法を提案する。 本稿では,タスク適応型閾値(HCLTAT)を用いたハイブリッドコントラスト学習手法を提案する。 ベンチマークデータセットFewEventの実験は、最先端技術と比較して、より良い結果を得るために、我々の手法の優位性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.165302114575212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional event detection models under supervised learning settings suffer from the inability of transfer to newly-emerged event types owing to lack of sufficient annotations. A commonly-adapted solution is to follow a identify-then-classify manner, which first identifies the triggers and then converts the classification task via a few-shot learning paradigm. However, these methods still fall far short of expectations due to: (i) insufficient learning of discriminative representations in low-resource scenarios, and (ii) trigger misidentification caused by the overlap of the learned representations of triggers and non-triggers. To address the problems, in this paper, we propose a novel Hybrid Contrastive Learning method with a Task-Adaptive Threshold (abbreviated as HCLTAT), which enables discriminative representation learning with a two-view contrastive loss (support-support and prototype-query), and devises a easily-adapted threshold to alleviate misidentification of triggers. Extensive experiments on the benchmark dataset FewEvent demonstrate the superiority of our method to achieve better results compared to the state-of-the-arts. All the code and data of this paper will be available for online public access.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習環境下での従来のイベント検出モデルは、十分なアノテーションがないため、新たに出現したイベントタイプへの転送が不可能である。 一般的に適応された解決策は、まずトリガーを識別し、次に数ショットの学習パラダイムを通じて分類タスクを変換する識別-then-classify方式に従うことである。 しかし、これらの手法はいまだに期待をはるかに下回っている。 (i)低リソースシナリオにおける識別表現の学習不足、及び (二)トリガーと非トリガーの学習表現の重複による誤識別の引き金となる。 そこで本研究では,タスク適応型閾値(HCLTAT)を用いたハイブリッド・コントラスト学習手法を提案する。この手法により,2視点のコントラスト損失(サポート型およびプロトタイプ型クエリ)による識別的表現学習が可能となり,トリガの誤識別を緩和するための適応しきい値が考案される。 ベンチマークデータセットFewEventの大規模な実験は、我々の手法が最先端技術よりも優れた結果を得るために優れていることを実証している。 この論文のすべてのコードとデータは、オンラインで公開されている。

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