論文の概要: FIG: Forward-Inverse Generation for Low-Resource Domain-specific Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17394v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 18:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:56.71825
• Title: FIG: Forward-Inverse Generation for Low-Resource Domain-specific Event Detection
• Title（参考訳）: FIG:低リソース領域固有イベント検出のためのフォワード逆生成
• Authors: Tanmay Parekh, Yuxuan Dong, Lucas Bandarkar, Artin Kim, I-Hung Hsu, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng,
• Abstract要約: Event Detection (ED)は、自然言語テキストから興味のある型付きイベントを識別するタスクである。 高品質な合成データに逆生成を利用するハイブリッドアプローチであるFIGを導入する。 多様なドメインからの3つのEDデータセットの実験により、FIGが最高のベースラインを上回ることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.82139313614255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Event Detection (ED) is the task of identifying typed event mentions of interest from natural language text, which benefits domain-specific reasoning in biomedical, legal, and epidemiological domains. However, procuring supervised data for thousands of events for various domains is a laborious and expensive task. To this end, existing works have explored synthetic data generation via forward (generating labels for unlabeled sentences) and inverse (generating sentences from generated labels) generations. However, forward generation often produces noisy labels, while inverse generation struggles with domain drift and incomplete event annotations. To address these challenges, we introduce FIG, a hybrid approach that leverages inverse generation for high-quality data synthesis while anchoring it to domain-specific cues extracted via forward generation on unlabeled target data. FIG further enhances its synthetic data by adding missing annotations through forward generation-based refinement. Experimentation on three ED datasets from diverse domains reveals that FIG outperforms the best baseline achieving average gains of 3.3% F1 and 5.4% F1 in the zero-shot and few-shot settings respectively. Analyzing the generated trigger hit rate and human evaluation substantiates FIG's superior domain alignment and data quality compared to existing baselines.
• Abstract（参考訳）: イベント検出(英: Event Detection, ED)とは、生物医学、法学、疫学の分野におけるドメイン固有の推論の恩恵を受ける自然言語テキストから、タイプ付きイベントの言及を識別するタスクである。 しかし、各藩の何千ものイベントの監視データを取得することは、手間と費用のかかる作業である。 この目的のために、既存の研究は、前方(ラベルなし文の生成ラベル)と逆(生成されたラベルから生成された文を生成する)世代による合成データ生成を探索してきた。 しかし、フォワードジェネレーションはしばしばノイズの多いラベルを生成し、逆生成はドメインドリフトと不完全なイベントアノテーションと苦労する。 これらの課題に対処するために、FIGは高品質なデータ合成のために逆生成を利用するハイブリッドアプローチを導入し、ラベルのないターゲットデータに対してフォワード生成によって抽出されたドメイン固有のキューに固定する。 FIGは、フォワードジェネレーションベースの改善を通じて、欠落したアノテーションを追加することで、合成データをさらに強化する。 多様なドメインからの3つのEDデータセットの実験により、FIGはゼロショットと少数ショットの設定でそれぞれ平均3.3%のF1と5.4%のF1を達成し、最高のベースラインを上回っていることが明らかになった。 生成されたトリガーヒット率と人間の評価は、既存のベースラインと比較して、FIGの優れたドメインアライメントとデータ品質を裏付ける。

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