Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Event Individuation for Document-Level Information Extraction

論文の概要: On Event Individuation for Document-Level Information Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09702v3
Date: Fri, 20 Oct 2023 21:26:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-25 14:04:55.928676
Title: On Event Individuation for Document-Level Information Extraction
Title（参考訳）: 文書レベル情報抽出のためのイベント識別について
Authors: William Gantt, Reno Kriz, Yunmo Chen, Siddharth Vashishtha, Aaron Steven White
Abstract要約: 我々は,この課題が事象の偏見に関する厄介な質問に対して決定的な回答を要求することを主張する。これにより、テンプレートフィリングメトリクスの有用性、タスクのデータセットの品質、学習するモデルの能力に関する懸念が高まります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.051706937866504
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As information extraction (IE) systems have grown more adept at processing whole documents, the classic task of template filling has seen renewed interest as benchmark for document-level IE. In this position paper, we call into question the suitability of template filling for this purpose. We argue that the task demands definitive answers to thorny questions of event individuation -- the problem of distinguishing distinct events -- about which even human experts disagree. Through an annotation study and error analysis, we show that this raises concerns about the usefulness of template filling metrics, the quality of datasets for the task, and the ability of models to learn it. Finally, we consider possible solutions.
Abstract（参考訳）: 情報抽出(IE)システムがドキュメント全体の処理に長けているため、テンプレートフィリングの古典的なタスクは文書レベルのIEのベンチマークとして再び注目されている。本稿では,この目的のためにテンプレート充填の妥当性に疑問を呈する。我々は、このタスクが、個々の出来事を区別する問題である、出来事の特定に関する微妙な疑問に対する決定的な答えを要求すると論じている。アノテーション研究とエラー分析を通じて、テンプレート充填メトリクスの有用性、タスクのためのデータセットの品質、モデルが学習する能力に懸念があることが示されている。最後に、可能な解決策を検討する。

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