論文の概要: Probing Representations for Document-level Event Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15316v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 19:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 21:49:42.744651
• Title: Probing Representations for Document-level Event Extraction
• Title（参考訳）: 文書レベルのイベント抽出のための表現の探索
• Authors: Barry Wang and Xinya Du and Claire Cardie
• Abstract要約: この研究は、文書レベルの情報抽出で学んだ表現に探索パラダイムを適用した最初のものである。 文書レベルのイベント抽出に関連するサーフェス,セマンティクス,イベント理解機能を分析するために,8つの埋め込みプローブを設計した。 これらのモデルからトレーニングされたエンコーダは、わずかに引数の検出とラベリングを改善することができるが、イベントレベルのタスクをわずかに強化するだけである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.523959637364484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The probing classifiers framework has been employed for interpreting deep neural network models for a variety of natural language processing (NLP) applications. Studies, however, have largely focused on sentencelevel NLP tasks. This work is the first to apply the probing paradigm to representations learned for document-level information extraction (IE). We designed eight embedding probes to analyze surface, semantic, and event-understanding capabilities relevant to document-level event extraction. We apply them to the representations acquired by learning models from three different LLM-based document-level IE approaches on a standard dataset. We found that trained encoders from these models yield embeddings that can modestly improve argument detections and labeling but only slightly enhance event-level tasks, albeit trade-offs in information helpful for coherence and event-type prediction. We further found that encoder models struggle with document length and cross-sentence discourse.
• Abstract（参考訳）: Probing Classifiersフレームワークは、さまざまな自然言語処理(NLP)アプリケーションのためのディープニューラルネットワークモデルの解釈に使用されている。 しかし、研究は主に文レベルのNLPタスクに焦点を当てている。 この研究は、文書レベルの情報抽出(IE)で学んだ表現に探索パラダイムを適用した最初のものである。 文書レベルのイベント抽出に関連するサーフェス,セマンティック,イベント理解機能を分析するために,8つの埋め込みプローブを設計した。 標準データセット上の3つの LLM ベースの文書レベル IE アプローチから得られたモデルから得られた表現に適用する。 これらのモデルからトレーニングされたエンコーダは、議論の検出とラベル付けを適度に改善できるが、イベントレベルのタスクをわずかに強化するだけで、一貫性とイベントタイプの予測に役立つ情報のトレードオフがある。 さらに,エンコーダモデルは文書長とクロスセンテンス談話に苦しむことが分かった。

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