論文の概要: Bi-Directional Iterative Prompt-Tuning for Event Argument Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15843v1
• Date: Fri, 28 Oct 2022 02:31:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 15:57:06.608005
• Title: Bi-Directional Iterative Prompt-Tuning for Event Argument Extraction
• Title（参考訳）: イベント引数抽出のための双方向反復プロンプトチューニング
• Authors: Lu Dai and Bang Wang and Wei Xiang and Yijun Mo
• Abstract要約: イベント引数抽出(EAE)のための双方向反復的プロンプトチューニング手法を提案する。 提案手法は,コンテクストエンティティの引数ロールをプロンプト構成に導入することにより,イベント引数の相互作用を探索する。 ACE 2005 の英語データセットにおける標準および低リソース設定による実験により,提案手法がピア・オブ・ザ・アーティファクト法を著しく上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.20903061029676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, prompt-tuning has attracted growing interests in event argument extraction (EAE). However, the existing prompt-tuning methods have not achieved satisfactory performance due to the lack of consideration of entity information. In this paper, we propose a bi-directional iterative prompt-tuning method for EAE, where the EAE task is treated as a cloze-style task to take full advantage of entity information and pre-trained language models (PLMs). Furthermore, our method explores event argument interactions by introducing the argument roles of contextual entities into prompt construction. Since template and verbalizer are two crucial components in a cloze-style prompt, we propose to utilize the role label semantic knowledge to construct a semantic verbalizer and design three kinds of templates for the EAE task. Experiments on the ACE 2005 English dataset with standard and low-resource settings show that the proposed method significantly outperforms the peer state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/HustMinsLab/BIP.
• Abstract（参考訳）: 近年,イベント議論抽出(EAE)への関心が高まっている。 しかし,既存のプロンプトチューニング手法は,エンティティ情報の考慮が欠如しているため,良好な性能が得られていない。 本稿では,EAEタスクをクローゼスタイルのタスクとして扱い,エンティティ情報と事前学習言語モデル(PLM)をフル活用する双方向反復型EAEプロンプトチューニング手法を提案する。 さらに,コンテクストエンティティの引数ロールをプロンプト構造に導入することで,イベント引数の相互作用を探索する。 テンプレートと動詞はクローゼスタイルのプロンプトにおいて2つの重要な要素であるので,役割ラベルの意味的知識を用いて意味的動詞化器を構築し,eaeタスクのための3種類のテンプレートを設計することを提案する。 ACE 2005 の英語データセットにおける標準および低リソース設定による実験により,提案手法がピア・オブ・ザ・アーティファクト法を著しく上回ることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/HustMinsLab/BIPで利用可能です。

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