論文の概要: Argument-Aware Approach To Event Linking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15097v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 05:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 20:52:38.450521
• Title: Argument-Aware Approach To Event Linking
• Title（参考訳）: イベントリンクに対するArgument-Awareアプローチ
• Authors: I-Hung Hsu, Zihan Xue, Nilay Pochh, Sahil Bansal, Premkumar Natarajan, Jayanth Srinivasa, Nanyun Peng,
• Abstract要約: イベントリンクは、テキスト内のイベント参照と、知識ベース(KB)内の関連するノードを接続する。 我々は、入力テキストにタグ付けされたイベント引数情報を追加することで、イベントリンクモデルを改善する。 イベント引数の制御操作により、KB内インスタンスからKB外のトレーニング例を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.424863133787575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event linking connects event mentions in text with relevant nodes in a knowledge base (KB). Prior research in event linking has mainly borrowed methods from entity linking, overlooking the distinct features of events. Compared to the extensively explored entity linking task, events have more complex structures and can be more effectively distinguished by examining their associated arguments. Moreover, the information-rich nature of events leads to the scarcity of event KBs. This emphasizes the need for event linking models to identify and classify event mentions not in the KB as ``out-of-KB,'' an area that has received limited attention. In this work, we tackle these challenges by introducing an argument-aware approach. First, we improve event linking models by augmenting input text with tagged event argument information, facilitating the recognition of key information about event mentions. Subsequently, to help the model handle ``out-of-KB'' scenarios, we synthesize out-of-KB training examples from in-KB instances through controlled manipulation of event arguments. Our experiment across two test datasets showed significant enhancements in both in-KB and out-of-KB scenarios, with a notable 22% improvement in out-of-KB evaluations.
• Abstract（参考訳）: イベントリンクは、テキスト内のイベント参照と、知識ベース(KB)内の関連するノードを接続する。 イベントリンクに関する以前の研究は、主にエンティティリンクの手法を借りて、イベントの異なる特徴を見下ろしてきた。 広範囲に検討されたエンティティリンクタスクと比較して、イベントはより複雑な構造を持ち、関連する引数を調べることでより効果的に区別できる。 さらに、イベントの情報豊富な性質は、イベントKBの不足につながる。 これは、KBにないイベントの言及を'out-of-KB'として識別し分類するためのイベントリンクモデルの必要性を強調している。 本研究では,議論に配慮したアプローチを導入することで,これらの課題に対処する。 まず、入力テキストにタグ付けされたイベント引数情報を追加し、イベント参照に関する重要な情報の認識を容易にすることにより、イベントリンクモデルを改善する。 その後、モデルが ``out-of-KB'' シナリオを処理するのを助けるために、イベント引数の制御操作を通じて、イン-KBインスタンスからアウト-オブ-KBトレーニング例を合成する。 2つのテストデータセットを対象とした実験では,KB内シナリオとKB外シナリオの両方で大幅な改善が見られ,KB外評価では22%が顕著に改善された。

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