論文の概要: Filling in the Gaps: Efficient Event Coreference Resolution using Graph Autoencoder Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11965v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 13:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:28:04.301620
• Title: Filling in the Gaps: Efficient Event Coreference Resolution using Graph Autoencoder Networks
• Title（参考訳）: ギャップの充填:グラフオートエンコーダネットワークを用いた効率的なイベント参照解決
• Authors: Loic De Langhe, Orph\'ee De Clercq, Veronique Hoste
• Abstract要約: 本稿では,低リソースの言語ドメインに適用されたイベント・コンカレンス・レゾリューション(ECR)の新規かつ効率的な手法を提案する。 ECRをグラフ再構成タスクとすることで、深いセマンティック埋め込みと構造的コア参照チェーンの知識を組み合わせることができる。 提案手法は,オランダの大規模イベントコアスコーパスにおいて,古典的参照ペア法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel and efficient method for Event Coreference Resolution (ECR) applied to a lower-resourced language domain. By framing ECR as a graph reconstruction task, we are able to combine deep semantic embeddings with structural coreference chain knowledge to create a parameter-efficient family of Graph Autoencoder models (GAE). Our method significantly outperforms classical mention-pair methods on a large Dutch event coreference corpus in terms of overall score, efficiency and training speed. Additionally, we show that our models are consistently able to classify more difficult coreference links and are far more robust in low-data settings when compared to transformer-based mention-pair coreference algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低リソース言語領域に適用するイベントコリファレンス解決法(ecr)の新規かつ効率的な手法を提案する。 ECRをグラフ再構成タスクとすることで、深いセマンティック埋め込みと構造的コア参照チェーンの知識を組み合わせ、グラフオートエンコーダモデル(GAE)のパラメータ効率の良いファミリを作成することができる。 本手法は,オランダの大規模イベントコリファレンスコーパスにおいて,総合スコア,効率,トレーニング速度の点で,従来の参照ペア法を大幅に上回っている。 さらに,我々のモデルでは,より難易度の高いコリファレンスリンクの分類が可能であり,トランスフォーマーベースの参照ペアコリファレンスアルゴリズムに比べ,低データ設定でははるかに頑健であることを示す。

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