論文の概要: Few-shot Event Detection: An Empirical Study and a Unified View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01901v1
• Date: Wed, 3 May 2023 05:31:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 16:02:06.315072
• Title: Few-shot Event Detection: An Empirical Study and a Unified View
• Title（参考訳）: 数発のイベント検出:実証的研究と統一ビュー
• Authors: Yubo Ma, Zehao Wang, Yixin Cao and Aixin Sun
• Abstract要約: イベント検出(ED)は広く研究されているが、これは顕著な相違をもたらす。 本稿では,EDモデルの統一的なビューと,より優れた統一されたベースラインについて,徹底的な実証研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.893154182743643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot event detection (ED) has been widely studied, while this brings noticeable discrepancies, e.g., various motivations, tasks, and experimental settings, that hinder the understanding of models for future progress. This paper presents a thorough empirical study, a unified view of ED models, and a better unified baseline. For fair evaluation, we choose two practical settings: low-resource setting to assess generalization ability and class-transfer setting for transferability. We compare ten representative methods on three datasets, which are roughly grouped into prompt-based and prototype-based models for detailed analysis. To investigate the superior performance of prototype-based methods, we break down the design and build a unified framework. Based on that, we not only propose a simple yet effective method (e.g., 2.7% F1 gains under low-resource setting) but also offer many valuable research insights for future research.
• Abstract（参考訳）: Few-shot Event Detection (ED) は広く研究されているが、これは様々なモチベーション、タスク、実験的な設定など、将来の進歩に対するモデルの理解を妨げる顕著な相違をもたらす。 本稿では,EDモデルの統一的なビューと,より優れた統一されたベースラインを提案する。 公平な評価のために, 汎用性を評価するための低リソース設定と, 転送可能性のためのクラス転送設定の2つの実践的な設定を選択する。 提案手法は3つのデータセットに対して10個の代表的手法を比較し, 概ねプロンプトベースモデルとプロトタイプベースモデルに分類し, 詳細な分析を行う。 プロトタイプベースの手法の優れた性能を調べるために,設計を分割し,統一フレームワークを構築する。 それに基づいて、単純で効果的な方法(例えば、低リソース環境下での2.7%のf1利得)を提案するだけでなく、将来の研究に多くの貴重な研究知見を提供する。

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