論文の概要: An Evaluation Framework for Mapping News Headlines to Event Classes in a Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02334v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 20:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:38:27.787472
• Title: An Evaluation Framework for Mapping News Headlines to Event Classes in a Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 知識グラフにおけるニュース見出しをイベントクラスにマッピングするための評価フレームワーク
• Authors: Steve Fonin Mbouadeu, Martin Lorenzo, Ken Barker, Oktie Hassanzadeh
• Abstract要約: 本稿では,Wikidata のイベントクラスにマップされたニュース見出しのベンチマークデータセットを作成する手法を提案する。 このデータセットを用いて、このタスクの教師なしメソッドの2つのクラスを調査する。 今後の課題に対する評価,教訓,方向性について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9742873618618275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Mapping ongoing news headlines to event-related classes in a rich knowledge base can be an important component in a knowledge-based event analysis and forecasting solution. In this paper, we present a methodology for creating a benchmark dataset of news headlines mapped to event classes in Wikidata, and resources for the evaluation of methods that perform the mapping. We use the dataset to study two classes of unsupervised methods for this task: 1) adaptations of classic entity linking methods, and 2) methods that treat the problem as a zero-shot text classification problem. For the first approach, we evaluate off-the-shelf entity linking systems. For the second approach, we explore a) pre-trained natural language inference (NLI) models, and b) pre-trained large generative language models. We present the results of our evaluation, lessons learned, and directions for future work. The dataset and scripts for evaluation are made publicly available.
• Abstract（参考訳）: ニュースの見出しをリッチな知識ベースでイベント関連のクラスにマッピングすることは、知識に基づくイベント分析および予測ソリューションにおいて重要な要素となる。 本稿では,Wikidataのイベントクラスにマッピングされたニュース見出しのベンチマークデータセットを作成する手法と,そのマッピングを行う手法を評価するためのリソースを提案する。 私たちはこのデータセットを使って、このタスクの教師なしメソッドの2つのクラスを研究します。 1)古典的実体連結法の適応、及び 2)ゼロショットテキスト分類問題として問題を扱う方法。 最初のアプローチとして、既製のエンティティリンクシステムを評価する。 2つ目のアプローチとして、私たちは a) 事前訓練された自然言語推論(NLI)モデル及び b) 事前訓練された大規模な生成言語モデル 評価の結果,学習した教訓,今後の作業の方向性について報告する。 評価用のデータセットとスクリプトが公開されている。

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