論文の概要: A Diffusion Model for Event Skeleton Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17458v1
• Date: Sat, 27 May 2023 12:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 19:04:49.972588
• Title: A Diffusion Model for Event Skeleton Generation
• Title（参考訳）: イベント骨格生成のための拡散モデル
• Authors: Fangqi Zhu, Lin Zhang, Jun Gao, Bing Qin, Ruifeng Xu, Haiqin Yang
• Abstract要約: イベントスケルトン生成は、一時的な複合イベントスキーマ誘導タスクにおける重要なステップである。 既存の手法はこのタスクをグラフ生成の観点から効果的に処理する。 これらの問題に対処する新しい拡散事象グラフモデル(DEGM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.288113334600595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event skeleton generation, aiming to induce an event schema skeleton graph with abstracted event nodes and their temporal relations from a set of event instance graphs, is a critical step in the temporal complex event schema induction task. Existing methods effectively address this task from a graph generation perspective but suffer from noise-sensitive and error accumulation, e.g., the inability to correct errors while generating schema. We, therefore, propose a novel Diffusion Event Graph Model~(DEGM) to address these issues. Our DEGM is the first workable diffusion model for event skeleton generation, where the embedding and rounding techniques with a custom edge-based loss are introduced to transform a discrete event graph into learnable latent representation. Furthermore, we propose a denoising training process to maintain the model's robustness. Consequently, DEGM derives the final schema, where error correction is guaranteed by iteratively refining the latent representation during the schema generation process. Experimental results on three IED bombing datasets demonstrate that our DEGM achieves better results than other state-of-the-art baselines. Our code and data are available at https://github.com/zhufq00/EventSkeletonGeneration.
• Abstract（参考訳）: イベントスケルトン生成は、イベントノードを抽象化したイベントスキーマスケルトングラフとイベントインスタンスグラフの集合からの時間関係を誘導することを目的としており、時間的複合イベントスキーマ誘導タスクにおいて重要なステップである。 既存の方法は、このタスクをグラフ生成の観点から効果的に処理するが、ノイズに敏感でエラーの蓄積に悩まされる。 そこで我々は,これらの問題に対処する新しい拡散事象グラフモデル~(DEGM)を提案する。 我々のDEGMは、イベントスケルトン生成のための最初の実行可能な拡散モデルであり、個別のイベントグラフを学習可能な潜在表現に変換するために、カスタムエッジベースの損失を伴う埋め込みおよび丸め技術を導入している。 さらに,モデルのロバスト性を維持するための発声訓練プロセスを提案する。 その結果、DEGMは最終スキーマを導出し、スキーマ生成プロセス中に遅延表現を反復的に精錬することでエラー訂正が保証される。 ied爆撃データセットの3つの実験結果は、degmが他の最先端のベースラインよりも優れた結果を得ることを示している。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/zhufq00/eventskeletongenerationで入手できます。

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