論文の概要: Event-Arguments Extraction Corpus and Modeling using BERT for Arabic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21153v1
- Date: Tue, 30 Jul 2024 19:32:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 19:24:51.163107
- Title: Event-Arguments Extraction Corpus and Modeling using BERT for Arabic
- Title（参考訳）: アラビア語におけるBERTを用いたイベント列抽出コーパスとモデリング
- Authors: Alaa Aljabari, Lina Duaibes, Mustafa Jarrar, Mohammed Khalilia,
- Abstract要約: イベント・アグメントの抽出は難しい課題であり、特にアラビア語では言語資源が乏しいためである。
我々はWojoodの拡張としてhaath corpus(550$kトークン)を導入し、イベント引数アノテーションを充実させた。
本稿では,BERTを用いたイベント関係抽出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4999814847776097
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Event-argument extraction is a challenging task, particularly in Arabic due to sparse linguistic resources. To fill this gap, we introduce the \hadath corpus ($550$k tokens) as an extension of Wojood, enriched with event-argument annotations. We used three types of event arguments: $agent$, $location$, and $date$, which we annotated as relation types. Our inter-annotator agreement evaluation resulted in $82.23\%$ $Kappa$ score and $87.2\%$ $F_1$-score. Additionally, we propose a novel method for event relation extraction using BERT, in which we treat the task as text entailment. This method achieves an $F_1$-score of $94.01\%$. To further evaluate the generalization of our proposed method, we collected and annotated another out-of-domain corpus (about $80$k tokens) called \testNLI and used it as a second test set, on which our approach achieved promising results ($83.59\%$ $F_1$-score). Last but not least, we propose an end-to-end system for event-arguments extraction. This system is implemented as part of SinaTools, and both corpora are publicly available at {\small \url{https://sina.birzeit.edu/wojood}}
- Abstract（参考訳）: イベント・アグメントの抽出は難しい課題であり、特にアラビア語では言語資源が乏しいためである。
このギャップを埋めるために、Wojoodの拡張としてShahadath corpus(550$kトークン)を紹介します。
イベント引数には、$agent$、$location$、$date$という3つのタイプを使用しました。
アノテーション間の合意評価の結果、$Kappa$スコアが82.23\%、$F_1$スコアが87.2\%となった。
また,BERTを用いたイベント関係抽出手法を提案する。
この方法は、$F_1$-scoreの94.01\%$を達成する。
提案手法の一般化を更に評価するため,我々は,testNLIと呼ばれる別のドメイン外コーパス(約80$kトークン)を収集し,第2のテストセットとして使用し,提案手法が有望な結果(83.59\%$$F_1$-score)を達成した。
最後に,イベント抽出のためのエンドツーエンドシステムを提案する。
このシステムはSinaToolsの一部として実装されており、両方のコーパスは {\small \url{https://sina.birzeit.edu/wojood}} で公開されている。
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