論文の概要: Nested Event Extraction upon Pivot Element Recogniton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12960v3
• Date: Sun, 7 Apr 2024 14:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 04:37:55.841863
• Title: Nested Event Extraction upon Pivot Element Recogniton
• Title（参考訳）: Pivot要素認識によるネストイベント抽出
• Authors: Weicheng Ren, Zixuan Li, Xiaolong Jin, Long Bai, Miao Su, Yantao Liu, Saiping Guan, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: ネストイベントは、インナーネストイベントの引き金として、同時に外部ネストイベントの引数として機能するPivot Elements(PE)の一種を含む。 本稿では,PEの認識に基づくネストイベントを抽出するPerNeeという新しいモデルを提案する。 このモデルは、プロンプトラーニングを使用して、イベントタイプと引数ロールの両方からの情報を組み込んで、より優れたトリガーと引数表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.1868895967315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nested Event Extraction (NEE) aims to extract complex event structures where an event contains other events as its arguments recursively. Nested events involve a kind of Pivot Elements (PEs) that simultaneously act as arguments of outer-nest events and as triggers of inner-nest events, and thus connect them into nested structures. This special characteristic of PEs brings challenges to existing NEE methods, as they cannot well cope with the dual identities of PEs. Therefore, this paper proposes a new model, called PerNee, which extracts nested events mainly based on recognizing PEs. Specifically, PerNee first recognizes the triggers of both inner-nest and outer-nest events and further recognizes the PEs via classifying the relation type between trigger pairs. The model uses prompt learning to incorporate information from both event types and argument roles for better trigger and argument representations to improve NEE performance. Since existing NEE datasets (e.g., Genia11) are limited to specific domains and contain a narrow range of event types with nested structures, we systematically categorize nested events in the generic domain and construct a new NEE dataset, called ACE2005-Nest. Experimental results demonstrate that PerNee consistently achieves state-of-the-art performance on ACE2005-Nest, Genia11, and Genia13. The ACE2005-Nest dataset and the code of the PerNee model are available at https://github.com/waysonren/PerNee.
• Abstract（参考訳）: Nested Event extract(NEE)は、イベントが引数として再帰的に他のイベントを含む複雑なイベント構造を抽出することを目的としている。 ネストイベントは、インナーネストイベントの引き金として、同時に外ネストイベントの引数として機能し、ネストされた構造に接続する、ある種のPivot Elements(PE)を含む。 PEのこの特別な特徴は、PEの二重同一性にうまく対応できないため、既存のNEEメソッドに課題をもたらす。 そこで本研究では,PEの認識に基づくネストイベントを抽出するPerNeeというモデルを提案する。 具体的には、PerNeeはまずインナーネストとアウターネストの両方のイベントのトリガーを認識し、さらにトリガーペア間の関係タイプを分類することでPEを認識する。 モデルでは、イベントタイプと引数ロールの両方からの情報をインクルードして、より優れたトリガーと引数表現を使用して、NEEパフォーマンスを改善する。 既存のNEEデータセット(例:Genia11)は特定のドメインに限定されており、入れ子構造を持つイベントタイプが狭いため、ジェネリックドメイン内のネストイベントを体系的に分類し、ACE2005-Nestと呼ばれる新しいNEEデータセットを構築する。 実験の結果、PerNeeはACE2005-Nest、Genia11、Genia13の最先端性能を一貫して達成していることがわかった。 ACE2005-NestデータセットとPerNeeモデルのコードはhttps://github.com/waysonren/PerNeeで公開されている。

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