論文の概要: SNaRe: Domain-aware Data Generation for Low-Resource Event Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17394v2
• Date: Thu, 05 Jun 2025 15:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 16:56:39.459646
• Title: SNaRe: Domain-aware Data Generation for Low-Resource Event Detection
• Title（参考訳）: SNaRe:低リソースイベント検出のためのドメイン対応データ生成
• Authors: Tanmay Parekh, Yuxuan Dong, Lucas Bandarkar, Artin Kim, I-Hung Hsu, Kai-Wei Chang, Nanyun Peng,
• Abstract要約: 事象検出は、生物医学、法学、疫学のような高度に専門化された領域での推論を可能にするために重要である。 SNaReは、Scout、Narrator、Refinerの3つのコンポーネントから構成される、ドメイン対応の合成データ生成フレームワークである。 Scoutはラベルのないターゲットドメインデータからトリガーを抽出し、高品質なドメイン固有のトリガーリストをキュレートする。 これらのトリガに条件付けされたナレーターは、高品質なドメイン整列文を生成し、Refinerは追加のイベント参照を識別する。
• 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) -- the task of identifying event mentions from natural language text -- is critical for enabling reasoning in highly specialized domains such as biomedicine, law, and epidemiology. Data generation has proven to be effective in broadening its utility to wider applications without requiring expensive expert annotations. However, when existing generation approaches are applied to specialized domains, they struggle with label noise, where annotations are incorrect, and domain drift, characterized by a distributional mismatch between generated sentences and the target domain. To address these issues, we introduce SNaRe, a domain-aware synthetic data generation framework composed of three components: Scout, Narrator, and Refiner. Scout extracts triggers from unlabeled target domain data and curates a high-quality domain-specific trigger list using corpus-level statistics to mitigate domain drift. Narrator, conditioned on these triggers, generates high-quality domain-aligned sentences, and Refiner identifies additional event mentions, ensuring high annotation quality. Experimentation on three diverse domain ED datasets reveals how SNaRe outperforms the best baseline, achieving average F1 gains of 3-7% in the zero-shot/few-shot settings and 4-20% F1 improvement for multilingual generation. Analyzing the generated trigger hit rate and human evaluation substantiates SNaRe's stronger annotation quality and reduced domain drift.
• Abstract（参考訳）: 事象検出(ED)は、生物医学、法学、疫学などの専門分野における推論を可能にするために重要である。 データ生成は、高価な専門家のアノテーションを必要とせずに、そのユーティリティをより広いアプリケーションに拡張する効果があることが証明されている。 しかし、既存の生成アプローチが特殊ドメインに適用された場合、アノテーションが正しくないラベルノイズや、生成された文と対象ドメインとの分布ミスマッチを特徴とするドメインドリフトに苦労する。 これらの問題に対処するため、Scout、Narrator、Refinerの3つのコンポーネントからなるドメイン対応合成データ生成フレームワークであるSNaReを紹介した。 Scoutはラベルのないターゲットドメインデータからトリガーを抽出し、コーパスレベルの統計を用いて高品質なドメイン固有のトリガーリストをキュレートし、ドメインドリフトを緩和する。 これらのトリガに条件付けされたナレーターは、高品質なドメイン整列文を生成し、Refinerは追加のイベント参照を特定し、高いアノテーション品質を保証する。 3つの異なるドメインEDデータセットの実験では、SNaReが最高のベースラインを上回っ、ゼロショット/フェーショット設定で平均3-7%のF1ゲインを達成し、マルチリンガル生成で4-20%のF1改善を実現している。 生成されたトリガーヒット率と人間の評価を分析して、SNaReのより強力なアノテーション品質とドメインのドリフトを低減する。

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