論文の概要: An AMR-based Link Prediction Approach for Document-level Event Argument Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19162v1
• Date: Tue, 30 May 2023 16:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 15:15:50.077616
• Title: An AMR-based Link Prediction Approach for Document-level Event Argument Extraction
• Title（参考訳）: 文書レベルイベント引数抽出のためのamrに基づくリンク予測手法
• Authors: Yuqing Yang, Qipeng Guo, Xiangkun Hu, Yue Zhang, Xipeng Qiu, Zheng Zhang
• Abstract要約: 文書レベルのイベント調停抽出(文書レベルEAE)のための抽象的意味表現(AMR)を導入した最近の研究動向 本研究では,AEをAMRグラフ上のリンク予測問題として再検討する。 本稿では,より少ない情報量のサブグラフやエッジタイプを圧縮し,スパン情報を統合し,同じ文書内の事象をハイライトする新たなグラフ構造であるTalored AMR Graph(TAG)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.77733454436013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works have introduced Abstract Meaning Representation (AMR) for Document-level Event Argument Extraction (Doc-level EAE), since AMR provides a useful interpretation of complex semantic structures and helps to capture long-distance dependency. However, in these works AMR is used only implicitly, for instance, as additional features or training signals. Motivated by the fact that all event structures can be inferred from AMR, this work reformulates EAE as a link prediction problem on AMR graphs. Since AMR is a generic structure and does not perfectly suit EAE, we propose a novel graph structure, Tailored AMR Graph (TAG), which compresses less informative subgraphs and edge types, integrates span information, and highlights surrounding events in the same document. With TAG, we further propose a novel method using graph neural networks as a link prediction model to find event arguments. Our extensive experiments on WikiEvents and RAMS show that this simpler approach outperforms the state-of-the-art models by 3.63pt and 2.33pt F1, respectively, and do so with reduced 56% inference time. The code is availabel at https://github.com/ayyyq/TARA.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、ドキュメントレベルのイベント引数抽出(Doc-level Event Argument extract, EAE)のための抽象的意味表現(AMR)を導入している。 しかし、これらの作品では、AMRは暗黙的にのみ、例えば追加機能やトレーニング信号としてのみ使用される。 全ての事象構造がAMRから推測できるという事実により、この研究はAEをAMRグラフ上のリンク予測問題として再定義する。 AMRは汎用構造であり,EAEに完全に適合しないため,情報量が少ないサブグラフやエッジタイプを圧縮し,スパン情報を統合し,同じ文書内のイベントをハイライトする新たなグラフ構造であるTalored AMR Graph(TAG)を提案する。 さらに,TAGを用いて,リンク予測モデルとしてグラフニューラルネットワークを用いたイベント引数の探索手法を提案する。 WikiEvents と RAMS に関する広範な実験により、この単純なアプローチは最先端モデルの3.63pt と 2.33pt F1 をそれぞれ上回り、推論時間を 56% 削減した。 コードはhttps://github.com/ayyyq/TARAで利用可能である。

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