論文の概要: Event Temporal Relation Extraction with Bayesian Translational Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04985v1
- Date: Fri, 10 Feb 2023 00:11:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 16:56:52.638337
- Title: Event Temporal Relation Extraction with Bayesian Translational Model
- Title(参考訳): ベイズ翻訳モデルを用いた事象時間関係抽出
- Authors: Xingwei Tan, Gabriele Pergola, Yulan He
- Abstract要約: 本稿では,時間的関係表現を潜在変数としてモデル化する学習ベース手法であるBayesian-Transを紹介する。
従来のニューラルアプローチと比較して,提案手法はパラメータの後方分布を直接推定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.78633780463432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Existing models to extract temporal relations between events lack a
principled method to incorporate external knowledge. In this study, we
introduce Bayesian-Trans, a Bayesian learning-based method that models the
temporal relation representations as latent variables and infers their values
via Bayesian inference and translational functions. Compared to conventional
neural approaches, instead of performing point estimation to find the best set
parameters, the proposed model infers the parameters' posterior distribution
directly, enhancing the model's capability to encode and express uncertainty
about the predictions. Experimental results on the three widely used datasets
show that Bayesian-Trans outperforms existing approaches for event temporal
relation extraction. We additionally present detailed analyses on uncertainty
quantification, comparison of priors, and ablation studies, illustrating the
benefits of the proposed approach.
- Abstract(参考訳): イベント間の時間関係を抽出する既存のモデルには、外部知識を組み込む原則的な方法が欠けている。
本研究では,時間関係表現を潜在変数としてモデル化し,ベイズ推論と翻訳関数を用いてその値を推定するベイズ学習に基づくベイズ変換法を提案する。
従来のニューラルアプローチと比較して、最適な設定パラメータを見つけるために点推定を行う代わりに、提案モデルはパラメータの後方分布を直接推定し、予測に関する不確実性をエンコードし表現するモデルの能力を高める。
広く使われている3つのデータセットの実験的結果は、ベイズ-トランスが事象時間関係抽出に既存のアプローチを上回っていることを示している。
さらに, 不確実性定量化, 事前比較, アブレーション研究の詳細な解析を行い, 提案手法の利点を明らかにした。
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