論文の概要: Utilizing Contextual Clues and Role Correlations for Enhancing Document-level Event Argument Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05116v2
• Date: Sat, 10 Feb 2024 05:29:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 22:05:06.475746
• Title: Utilizing Contextual Clues and Role Correlations for Enhancing Document-level Event Argument Extraction
• Title（参考訳）: 文脈ルールと役割相関を利用した文書レベルのイベント調停抽出
• Authors: Wanlong Liu, Dingyi Zeng, Li Zhou, Malu Zhang, Shaohuan Cheng, Weishan Kong, Yichen Xiao, Hongyang Zhao, Wenyu Chen
• Abstract要約: 文書レベルのイベント引数抽出(EAE)は、情報抽出において不可欠だが挑戦的なサブタスクである。 文書レベルのEAEを改善するために,文脈的手がかりと役割相関を効果的に活用するCARLGモデルを提案する。 従来の1.26 F1、1.22 F1、および1.98 F1よりも優れており、推論時間を31%削減している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.236942140894921
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document-level event argument extraction (EAE) is a vital but challenging subtask in information extraction. Most existing approaches focus on the interaction between arguments and event triggers, ignoring two critical points: the information of contextual clues and the semantic correlations among argument roles. In this paper, we propose the CARLG model, which consists of two modules: Contextual Clues Aggregation (CCA) and Role-based Latent Information Guidance (RLIG), effectively leveraging contextual clues and role correlations for improving document-level EAE. The CCA module adaptively captures and integrates contextual clues by utilizing context attention weights from a pre-trained encoder. The RLIG module captures semantic correlations through role-interactive encoding and provides valuable information guidance with latent role representation. Notably, our CCA and RLIG modules are compact, transplantable and efficient, which introduce no more than 1% new parameters and can be easily equipped on other span-base methods with significant performance boost. Extensive experiments on the RAMS, WikiEvents, and MLEE datasets demonstrate the superiority of the proposed CARLG model. It outperforms previous state-of-the-art approaches by 1.26 F1, 1.22 F1, and 1.98 F1, respectively, while reducing the inference time by 31%. Furthermore, we provide detailed experimental analyses based on the performance gains and illustrate the interpretability of our model.
• Abstract（参考訳）: 文書レベルのイベント引数抽出(EAE)は、情報抽出において不可欠だが挑戦的なサブタスクである。 既存のほとんどのアプローチは、議論とイベントトリガーの相互作用に焦点を当てており、文脈的手がかりの情報と議論の役割間の意味的相関という2つの重要なポイントを無視している。 本稿では,CARLGモデルを提案する。CCA (Contextual Clues Aggregation) とRLIG (Role-based Latent Information Guidance) の2つのモジュールから構成される。 CCAモジュールは、事前訓練されたエンコーダからのコンテキストアテンション重みを利用して、コンテキストヒントを適応的にキャプチャし、統合する。 RLIGモジュールはロール間エンコーディングを通じて意味的相関をキャプチャし、潜在ロール表現を伴う貴重な情報ガイダンスを提供する。 特に,我々のCCAおよびRLIGモジュールはコンパクトで移植可能で効率的であり,1%以上の新しいパラメータを導入せず,性能が著しく向上した他のスパンベース法に容易に対応できる。 RAMS、WikiEvents、MLEEデータセットに関する大規模な実験は、提案したCARLGモデルの優位性を示している。 従来の1.26 f1, 1.22 f1, 1.98 f1よりも優れており、推論時間は31%削減されている。 さらに,性能向上に基づく詳細な実験解析を行い,モデルの解釈可能性を示す。

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