論文の概要: Beyond Single-Event Extraction: Towards Efficient Document-Level Multi-Event Argument Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01884v2
- Date: Sun, 16 Jun 2024 13:26:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 04:38:09.427767
- Title: Beyond Single-Event Extraction: Towards Efficient Document-Level Multi-Event Argument Extraction
- Title（参考訳）: 単一イベント抽出を超えて: 効率的な文書レベルマルチイベント引数抽出を目指して
- Authors: Wanlong Liu, Li Zhou, Dingyi Zeng, Yichen Xiao, Shaohuan Cheng, Chen Zhang, Grandee Lee, Malu Zhang, Wenyu Chen,
- Abstract要約: 複数項目の引数抽出モデルDEEIAを提案する。
ドキュメント内のすべてのイベントから引数を同時に抽出することができる。
提案手法は,4つの公開データセット上での最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.51890490853855
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent mainstream event argument extraction methods process each event in isolation, resulting in inefficient inference and ignoring the correlations among multiple events. To address these limitations, here we propose a multiple-event argument extraction model DEEIA (Dependency-guided Encoding and Event-specific Information Aggregation), capable of extracting arguments from all events within a document simultaneouslyThe proposed DEEIA model employs a multi-event prompt mechanism, comprising DE and EIA modules. The DE module is designed to improve the correlation between prompts and their corresponding event contexts, whereas the EIA module provides event-specific information to improve contextual understanding. Extensive experiments show that our method achieves new state-of-the-art performance on four public datasets (RAMS, WikiEvents, MLEE, and ACE05), while significantly saving the inference time compared to the baselines. Further analyses demonstrate the effectiveness of the proposed modules.
- Abstract（参考訳）: 最近の主流のイベント引数抽出法は、各イベントを分離して処理し、非効率な推論を行い、複数のイベント間の相関を無視する。
これらの制約に対処するために,文書内のすべてのイベントから引数を抽出可能な多値引数抽出モデルDEEIA(Dependency-guided Encoding and Event-specific Information Aggregation)を提案する。
DEモジュールはプロンプトとそれに対応するイベントコンテキストの相関性を改善するために設計されており、EIAモジュールはコンテキスト理解を改善するためにイベント固有の情報を提供する。
実験の結果,提案手法は4つの公開データセット(RAMS, WikiEvents, MLEE, ACE05)に対して新たな最先端性能を実現するとともに,ベースラインと比較して推論時間を著しく短縮することがわかった。
さらに解析を行い,提案手法の有効性を示した。
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