論文の概要: TLEX: An Efficient Method for Extracting Exact Timelines from TimeML Temporal Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05265v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 21:20:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 20:34:04.746622
• Title: TLEX: An Efficient Method for Extracting Exact Timelines from TimeML Temporal Graphs
• Title（参考訳）: TLEX: TimeML の時間グラフから正確な時間線を抽出する効率的な方法
• Authors: Mustafa Ocal, Ning Xie, Mark Finlayson,
• Abstract要約: 我々は、TimeMLアノテートテキストからタイムラインを抽出するTLEX(TimeLine Extraction)と呼ばれる、正確なエンドツーエンドソリューションを開発した。 TLEXはTimeMLアノテーションをトランクとブランチ構造に配置されたタイムラインのコレクションに変換する。 123のテキストが矛盾しており、181のテキストには1つ以上の実世界またはメインタイムラインがあり、4つのコーパスに2,541の未決定セクションがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.06868287890455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A timeline provides a total ordering of events and times, and is useful for a number of natural language understanding tasks. However, qualitative temporal graphs that can be derived directly from text -- such as TimeML annotations -- usually explicitly reveal only partial orderings of events and times. In this work, we apply prior work on solving point algebra problems to the task of extracting timelines from TimeML annotated texts, and develop an exact, end-to-end solution which we call TLEX (TimeLine EXtraction). TLEX transforms TimeML annotations into a collection of timelines arranged in a trunk-and-branch structure. Like what has been done in prior work, TLEX checks the consistency of the temporal graph and solves it; however, it adds two novel functionalities. First, it identifies specific relations involved in an inconsistency (which could then be manually corrected) and, second, TLEX performs a novel identification of sections of the timelines that have indeterminate order, information critical for downstream tasks such as aligning events from different timelines. We provide detailed descriptions and analysis of the algorithmic components in TLEX, and conduct experimental evaluations by applying TLEX to 385 TimeML annotated texts from four corpora. We show that 123 of the texts are inconsistent, 181 of them have more than one ``real world'' or main timeline, and there are 2,541 indeterminate sections across all four corpora. A sampling evaluation showed that TLEX is 98--100% accurate with 95% confidence along five dimensions: the ordering of time-points, the number of main timelines, the placement of time-points on main versus subordinate timelines, the connecting point of branch timelines, and the location of the indeterminate sections. We provide a reference implementation of TLEX, the extracted timelines for all texts, and the manual corrections of the inconsistent texts.
• Abstract（参考訳）: タイムラインは、イベントと時間の完全な順序付けを提供し、多くの自然言語理解タスクに役立ちます。 しかし、TimeMLアノテーションのようなテキストから直接導出できる定性的な時間グラフは、通常、イベントや時間の部分順序のみを明確に示します。 本研究では,TimeMLアノテートされたテキストからタイムラインを抽出するタスクに対して,ポイント代数問題を解くための先行研究を適用し,TLEX(TimeLine Extraction)と呼ぶエンドツーエンドのソリューションを開発する。 TLEXはTimeMLアノテーションをトランクとブランチ構造に配置されたタイムラインのコレクションに変換する。 これまでの作業と同様に、TLEXは時間グラフの整合性をチェックし、それを解決するが、2つの新しい機能を加えている。 まず、不整合(次に手動で修正できる)に関わる特定の関係を識別し、次に、TLEXは、不確定な順序を持つタイムラインのセクション、異なるタイムラインからのイベントの整列などの下流タスクに不可欠な情報、を新規に識別する。 TLEXにおけるアルゴリズム成分の詳細な記述と解析を行い,4つのコーパスから385のTimeMLアノテートテキストにTLEXを適用して実験評価を行った。 123のテキストが矛盾しており、181のテキストには複数の「現実の世界」またはメインタイムラインがあり、全4コーパスに2,541の未決定セクションがある。 サンプリング評価の結果, TLEXは, 時間点の順序, 主時系列数, 主時系列と主時系列上の時間点の配置, 分岐タイムラインの接続点, 不定区間の位置の5次元に沿って, 95%信頼度で98～100%正確であることがわかった。 本稿では,TLEXの参照実装,全テキストの抽出したタイムライン,一貫性のないテキストのマニュアル修正について述べる。

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