EMNLPAug, 2018

通过预测相对时间线提取时间信息

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TL;DR本研究提出了一种新的时间信息提取模式，通过直接从文本预测事件的起止点来构建时间线，该模式实现了线性复杂度，利用 TimeML 风格的注释训练新的模型，结果表现出很好的效果。
temporal information extractiontime-line constructionstart and end-points predictiontimeml-style annotationslinear complexity
发现论文，激发创造
  • 一种结构化学习方法用于时间关系提取

    本文讨论识别事件之间时间关系的问题，提出了一种结构化学习方法，以解决在学习识别这些关系时必须考虑依赖关系的挑战。同时，该方法还提出了一个新的处理缺失关系问题的角度，并在两个基准数据集上取得了显著的改进。

    Jun, 2019

  • 无监督学习事件之间的时间关系

    本文介绍了两种旨在实现无人监督的时间关系提取方法，第一种基于弱监督机器学习方法和互联文献数据集，第二种是基于期望最大化算法和不同的技术手段，我们的实验结果表明，所提出的两种方法无需额外的注释数据即可实现从事件之间提取时间关系，并实现了比以往更高的准确性。

    Jan, 2014

  • TIMELINE：新闻文章中支持自动排序事件的时间关系的详尽注释

    该研究论文介绍了一种新的标注方案，以解决现有时间关系注释新闻数据集中存在的问题，并自动化了标注过程，从而减少了时间和人力成本。该论文还报告了基于新语料库进行训练和评估基线时间关系提取模型的结果，并与广泛使用的 MATRES 语料库的结果进行了比较。

    Oct, 2023

  • 提取事件之间的时间和因果关系

    本文提出一个集成时间和因果关系提取的框架，在该框架中，通过利用因果关系中事件先行的假设，将两个提取组件整合成一个系统，使用词嵌入和训练数据扩展等方法来改善关系提取系统，并介绍了将时间信息处理应用于其他语言的适应性尝试。

    Apr, 2016

  • 文本时间信息提取的时间推理调查（扩展摘要）

    本文综述了过去几十年来针对从文本中自动抽取时间信息的时间推理研究，并为基于机器学习的信息抽取系统集成符号推理提供了一个案例研究。

    May, 2020

  • 基于图形深度双仿射注意力模型的时间关系提取

    我们提出了一种基于深度双向注意力的新型时间信息提取模型，直接执行关系提取任务，利用多层感知机进行弧预测和关系标签预测，充分利用时间关系的双向特性，实现了最新技术水平的时间关系提取性能。

    Jan, 2022

  • 细粒度时间关系提取

    本研究提出了一种新的语义框架来建模时间关系和事件持续时间，构建了迄今为止最大的时间关系数据集，并利用该数据集训练了预测细粒度时间关系和事件持续时间的模型，表现出强大的实验结果，并展示了预测分类关系的迁移学习方法的功效。

    Feb, 2019

  • 学习句子内部的时间关系

    本文提出了一种基于数据密集的方法来推断句内时间关系，旨在实现 NLP 应用中的时间信息的提取和综合，比如摘要和问答，通过利用像 after 这样的标记来避免手动编码的需求，我们的方法首先表明，训练模型可以在用时暂未看到的情况下选择正确的标记，然后评估所提出的方法是否有望半自动创建时间注释，比较了许多概率模型在不同方面的差异。

    Oct, 2011

  • 使用 LSTM 架构中的句法依赖进行问答的时间信息提取

    本文提出使用基于 LSTM 简单统一的模型从文本中恢复不同类型的时间关系，通过依存路径提供输入，同时包括句内、句间和文档创作时间关系。运用双重检查技术，在分类中颠倒实体对，提高正例召回率并减少相反类之间的错误分类。最后，使用有效的剪枝算法在全局解决冲突。该方法在 QA-TempEval（SemEval2015 任务 5）上表现优于现有的方法。

    Mar, 2017

  • 提高事件时间关系提取的准确性：抽取还是猜测？

    本文提出了两方面的方法以提高 TempRel 的准确性，即进行反事实分析以减轻训练偏见的影响和提供不确定性估计并在文本中描述关系。在 MATRES，MATRES-DS 和 TDDiscourse 上的实验分析表明，我们的模型相对于 SOTA 方法更具有忠诚度，特别是在分布转移下。

    Oct, 2022