論文の概要: Keyword-Centric Prompting for One-Shot Event Detection with Self-Generated Rationale Enhancements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07598v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 03:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.937532
• Title: Keyword-Centric Prompting for One-Shot Event Detection with Self-Generated Rationale Enhancements
• Title（参考訳）: 自己生成Rationale拡張を用いたワンショットイベント検出のためのキーワード中心プロンプト
• Authors: Ziheng Li, Zhi-Hong Deng,
• Abstract要約: KeyCP++はキーワード中心のチェーンプロンプトアプローチである。 入力テキストと検出結果の論理的ギャップを自動的にアノテートすることで、従来のICLの弱点に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.985876927443183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although the LLM-based in-context learning (ICL) paradigm has demonstrated considerable success across various natural language processing tasks, it encounters challenges in event detection. This is because LLMs lack an accurate understanding of event triggers and tend to make over-interpretation, which cannot be effectively corrected through in-context examples alone. In this paper, we focus on the most challenging one-shot setting and propose KeyCP++, a keyword-centric chain-of-thought prompting approach. KeyCP++ addresses the weaknesses of conventional ICL by automatically annotating the logical gaps between input text and detection results for the demonstrations. Specifically, to generate in-depth and meaningful rationale, KeyCP++ constructs a trigger discrimination prompting template. It incorporates the exemplary triggers (a.k.a keywords) into the prompt as the anchor to simply trigger profiling, let LLM propose candidate triggers, and justify each candidate. These propose-and-judge rationales help LLMs mitigate over-reliance on the keywords and promote detection rule learning. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach, showcasing significant advancements in one-shot event detection.
• Abstract（参考訳）: LLM-based in-context learning (ICL) パラダイムは、様々な自然言語処理タスクでかなりの成功を収めてきたが、イベント検出の課題に直面している。 これは、LLMがイベントトリガの正確な理解に欠けており、コンテキスト内例だけでは効果的に修正できないオーバー解釈を行う傾向があるためである。 本稿では,最も難しいワンショット設定に注目し,キーワード中心のチェーン・オブ・シークレット・プロンプトアプローチであるKeyCP++を提案する。 KeyCP++は、入力テキストとデモ検出結果の間の論理的ギャップを自動的に注釈付けすることで、従来のICLの弱点に対処する。 具体的には、深く意味のある合理性を生成するために、KeyCP++はトリガー判別プロンプトテンプレートを構築している。 例示的なトリガー(a.k.aキーワード)をプロンプトに組み込んで、単にプロファイリングをトリガーし、LSMが候補トリガーを提案し、各候補を正当化する。 これらの提案と判断の合理性は、LLMがキーワードの過剰依存を軽減し、検出規則学習を促進するのに役立つ。 広汎な実験により,一発事象検出の大幅な進歩が示され,本手法の有効性が示された。

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