論文の概要: Comprehensive Event Representations using Event Knowledge Graphs and Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04794v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 18:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 12:42:00.891995
• Title: Comprehensive Event Representations using Event Knowledge Graphs and Natural Language Processing
• Title（参考訳）: イベント知識グラフと自然言語処理を用いた総合的イベント表現
• Authors: Tin Kuculo
• Abstract要約: この研究は、自然言語処理(NLP)の分野からの発見を利用して、テキストから知識を抽出し、知識グラフを構築する、成長する仕事の体系を利用して構築することを目的としている。 具体的には、サブイベント抽出は、サブイベント認識イベント表現を作成する方法として使用される。 これらの事象表現は、きめ細かい位置抽出を通じて豊かにされ、歴史的に関連する引用のアライメントによって文脈化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work has utilised knowledge-aware approaches to natural language understanding, question answering, recommendation systems, and other tasks. These approaches rely on well-constructed and large-scale knowledge graphs that can be useful for many downstream applications and empower knowledge-aware models with commonsense reasoning. Such knowledge graphs are constructed through knowledge acquisition tasks such as relation extraction and knowledge graph completion. This work seeks to utilise and build on the growing body of work that uses findings from the field of natural language processing (NLP) to extract knowledge from text and build knowledge graphs. The focus of this research project is on how we can use transformer-based approaches to extract and contextualise event information, matching it to existing ontologies, to build a comprehensive knowledge of graph-based event representations. Specifically, sub-event extraction is used as a way of creating sub-event-aware event representations. These event representations are then further enriched through fine-grained location extraction and contextualised through the alignment of historically relevant quotes.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語理解,質問応答,レコメンデーションシステム,その他のタスクに対する知識認識アプローチが活用されている。 これらのアプローチは、多くのダウンストリームアプリケーションに有用な、よく構築された大規模知識グラフに依存し、常識推論による知識認識モデルを強化する。 このような知識グラフは,関係抽出や知識グラフ補完といった知識獲得タスクを通じて構築される。 この研究は、自然言語処理(NLP)の分野からの発見を利用して、テキストから知識を抽出し、知識グラフを構築する、成長する仕事の体系を利用して構築することを目指している。 この研究プロジェクトの焦点は、transformerベースのアプローチを使ってイベント情報を抽出し、コンテキスト化し、既存のオントロジーにマッチさせ、グラフベースのイベント表現に関する包括的な知識を構築する方法にあります。 具体的には、サブイベント抽出は、サブイベントアウェアイベント表現を作成する方法として使用される。 これらのイベント表現は、きめ細かい位置抽出によってさらに強化され、歴史的に関連する引用のアラインメントを通じて文脈化される。

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