論文の概要: Cross-document Event Coreference Search: Task, Dataset and Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12654v1
- Date: Sun, 23 Oct 2022 08:21:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 16:26:40.547059
- Title: Cross-document Event Coreference Search: Task, Dataset and Modeling
- Title（参考訳）: クロスドキュメントイベント参照検索:タスク、データセット、モデリング
- Authors: Alon Eirew, Avi Caciularu, Ido Dagan
- Abstract要約: 我々は、タスクのために、魅力的な、より適用可能な補完的な設定 - クロスドキュメントの参照検索を提案する。
このタスクの研究を支援するために、Wikipediaから派生した対応するデータセットを作成します。
本稿では,強力なコア参照スコアリング方式をDPRアーキテクチャに統合し,性能を向上する新しいモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.36068336169796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of Cross-document Coreference Resolution has been traditionally
formulated as requiring to identify all coreference links across a given set of
documents. We propose an appealing, and often more applicable, complementary
set up for the task - Cross-document Coreference Search, focusing in this paper
on event coreference. Concretely, given a mention in context of an event of
interest, considered as a query, the task is to find all coreferring mentions
for the query event in a large document collection. To support research on this
task, we create a corresponding dataset, which is derived from Wikipedia while
leveraging annotations in the available Wikipedia Event Coreference dataset
(WEC-Eng). Observing that the coreference search setup is largely analogous to
the setting of Open Domain Question Answering, we adapt the prominent Deep
Passage Retrieval (DPR) model to our setting, as an appealing baseline.
Finally, we present a novel model that integrates a powerful coreference
scoring scheme into the DPR architecture, yielding improved performance.
- Abstract（参考訳）: クロスドキュメント参照解決のタスクは、伝統的に、与えられた文書の集合にわたるすべてのコア参照リンクを識別する必要があるとして定式化されてきた。
本稿では,イベントコレファレンスに焦点をあてたクロスドキュメントコレファレンス探索(cross-document coreference search)というタスクのための,より魅力的で,しばしば適用可能な補完的なセットアップを提案する。
具体的には、クエリとして考慮された関心のあるイベントのコンテキストにおいて、タスクは、大きなドキュメントコレクション内のクエリイベントのすべてのコア参照参照を見つけることである。
このタスクの研究を支援するために、Wikipediaから派生した対応するデータセットを作成し、利用可能なWikipedia Event Coreferenceデータセット(WEC-Eng)のアノテーションを活用する。
共リファレンス検索のセットアップは,オープンドメイン質問応答の設定とほぼ類似していることを観察し,著明なディープパス検索(dpr)モデルを魅力的なベースラインとして適用する。
最後に,強力なコア参照スコアリング方式をDPRアーキテクチャに統合し,性能を向上する新しいモデルを提案する。
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