論文の概要: Asking and Answering Questions to Extract Event-Argument Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16413v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 08:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 14:28:55.228800
• Title: Asking and Answering Questions to Extract Event-Argument Structures
• Title（参考訳）: イベント・Argument 構造抽出のための質問と回答
• Authors: Md Nayem Uddin, Enfa Rose George, Eduardo Blanco, Steven Corman,
• Abstract要約: 本稿では,文書レベルのイベント処理構造を抽出するための質問応答手法を提案する。 イベントが持つ可能性のある引数タイプ毎に、自動的に質問と回答を行います。 トレーニングインスタンスを増強するために、単純なスパンスワッピング技術、コア参照解決、および大規模言語モデルを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.997025284201876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a question-answering approach to extract document-level event-argument structures. We automatically ask and answer questions for each argument type an event may have. Questions are generated using manually defined templates and generative transformers. Template-based questions are generated using predefined role-specific wh-words and event triggers from the context document. Transformer-based questions are generated using large language models trained to formulate questions based on a passage and the expected answer. Additionally, we develop novel data augmentation strategies specialized in inter-sentential event-argument relations. We use a simple span-swapping technique, coreference resolution, and large language models to augment the training instances. Our approach enables transfer learning without any corpora-specific modifications and yields competitive results with the RAMS dataset. It outperforms previous work, and it is especially beneficial to extract arguments that appear in different sentences than the event trigger. We also present detailed quantitative and qualitative analyses shedding light on the most common errors made by our best model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,文書レベルのイベント処理構造を抽出するための質問応答手法を提案する。 イベントが持つ可能性のある引数タイプ毎に、自動的に質問と回答を行います。 質問は手動で定義されたテンプレートと生成変換器を使って生成される。 テンプレートベースの質問は、事前に定義されたロール固有の単語とコンテキストドキュメントからのイベントトリガを使って生成される。 トランスフォーマーに基づく質問は、パスと期待された回答に基づいて質問を定式化するために訓練された大きな言語モデルを用いて生成される。 さらに,係り受け関係に特有な新たなデータ拡張戦略を開発する。 トレーニングインスタンスを増強するために、単純なスパンスワッピング技術、コア参照解決、および大規模言語モデルを使用します。 提案手法は,コーパス固有の変更を伴わずに移動学習が可能であり,RAMSデータセットと競合する結果が得られる。 これまでの作業よりも優れており、特にイベントトリガと異なる文で現れる引数を抽出することは有益である。 また、最良モデルによる最も一般的な誤りに光を当てる、詳細な定量的および定性的な分析結果も提示する。

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