論文の概要: DEGAP: Dual Event-Guided Adaptive Prefixes for Templated-Based Event Argument Extraction Model with Slot Querying
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13325v1
- Date: Wed, 22 May 2024 03:56:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 01:24:25.614254
- Title: DEGAP: Dual Event-Guided Adaptive Prefixes for Templated-Based Event Argument Extraction Model with Slot Querying
- Title（参考訳）: DEGAP: スロットクエリによるテンプレートベースのイベント引数抽出モデルのためのデュアルイベントガイド型アダプティブプリフィックス
- Authors: Guanghui Wang, Dexi Liu, Qizhi Wan, Xiping Liu, Wanlong Liu,
- Abstract要約: 本稿では,2つの単純かつ効果的なコンポーネントを通じて,上記の課題に対処するDEGAPを提案する。
提案手法は,4つの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）: 7.373845519015613
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in event argument extraction (EAE) involve incorporating beneficial auxiliary information into models during training and inference, such as retrieved instances and event templates. Additionally, some studies introduce learnable prefix vectors to models. These methods face three challenges: (1) insufficient utilization of relevant event instances due to deficiencies in retrieval; (2) neglect of important information provided by relevant event templates; (3) the advantages of prefixes are constrained due to their inability to meet the specific informational needs of EAE. In this work, we propose DEGAP, which addresses the above challenges through two simple yet effective components: (1) dual prefixes, where the instance-oriented prefix and template-oriented prefix are trained to learn information from different event instances and templates, respectively, and then provide relevant information as cues to EAE model without retrieval; (2) event-guided adaptive gating mechanism, which guides the prefixes based on the target event to fully leverage their advantages. Extensive experiments demonstrate that our method achieves new state-of-the-art performance on four datasets (ACE05, RAMS, WIKIEVENTS, and MLEE). Further analysis verifies the importance of the proposed design and the effectiveness of the main components.
- Abstract（参考訳）: イベント引数抽出(EAE)の最近の進歩は、検索されたインスタンスやイベントテンプレートなど、トレーニングおよび推論中に有効な補助情報をモデルに組み込むことである。
さらに、学習可能なプレフィックスベクトルをモデルに導入する研究もある。
これらの手法は,(1)検索の欠如による関連するイベントインスタンスの利用不足,(2)関連するイベントテンプレートが提供する重要な情報の無視,(3)AEの特定の情報要求を満たすことができないことによるプレフィックスの利点の制約,という3つの課題に直面している。
本研究では,(1) インスタンス指向のプレフィックスとテンプレート指向のプレフィックスがそれぞれ異なるイベントインスタンスとテンプレートから情報を学習するために訓練された二重プレフィックスと,(2) 対象イベントに基づいてプレフィックスをガイドするイベント誘導適応ゲーティング機構の2つを用いて,上記の課題に対処するDEGAPを提案する。
4つのデータセット(ACE05, RAMS, WIKIEVENTS, MLEE)に対して,本手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
さらに,提案する設計の重要性と主成分の有効性を検証した。
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