EMNLPFeb, 2020

基于增强边缘的图卷积网络在带有句法关系的事件检测中的应用

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的结构 Edge-Enhanced Graph Convolution Networks（EE-GCN），它利用句法结构和类型依赖标签信息同时进行事件检测任务，充分挖掘了隐藏在依赖边缘中的线索，实验结果表明，在 ACE2005 数据集上取得了明显的改进。
event detectioninformation extractiongraph convolutional networkssyntactic structuretyped dependency label
发现论文，激发创造
  • 事件检测： 基于图卷积神经网络的门控多样性和句法重要性评分

    该研究提出一种利用数据触发词信息进行噪音信息过滤的门控机制，同时采用依存树来获得单词的整体语境重要性评分，从而提高事件检测的性能。实验结果表明，该方法在两个数据集上均达到了最先进水平。

    Oct, 2020

  • 具有异构图注意力网络的标签增强事件检测

    本文提出了一种使用标签增强的异构图注意力网络 (L-HGAT) 来解决中文事件检测中的单词触发器不匹配问题的方法。在该方法中，每个句子被转换成一个图，其中包含了单词和字符之间的交互作用，并使用异构图注意力网络来传播关系信息和丰富信息交互。此外，每个标签都被转换为基于触发器原型的嵌入。在两个基准数据集上进行的实验表明，该模型比其他基线方法取得了显着的改进。

    Dec, 2020

  • 使用图卷积网络沿最短依赖路径进行联合事件抽取

    本文提出了一种基于短依赖路径的关注图卷积网络的联合事件抽取框架，该框架可同时抽取多个事件触发器和参数，并捕捉参数之间的关联信息，实现对长距离依赖关系的建模，达到了与最先进方法的实质性改进。

    Mar, 2020

  • 带有语法和语义结构的图形变换网络用于事件参数提取

    本文提出了一种基于图变换网络（GTNs）利用句子的句法和语义结构来学习更有效的句子结构的新模型，并引入了基于信息瓶颈的新归纳偏差来提高 EAE 模型的泛化性能，实验结果表明该模型在标准数据集上具有最先进的 EAE 性能。

    Oct, 2020

  • 基于证据理论的时态感知图论社交事件检测

    提出了一种 ETGNN 方法以在社交媒体上检测社交事件，该方法基于图神经网络，具有时态感知和确定性理论，通过创新的临时感知集成器和证据深度神经网络对不同视图进行处理，最终实现了准确，可靠和鲁棒的社交事件检测。

    May, 2022

  • 用于句法感知神经机器翻译的图卷积编码器

    这篇研究论文介绍了一种简单有效的方法来将句法结构融入到神经注意力编码解码模型中，以实现机器翻译。文中使用了预测的源句子句法依赖树，用于生成敏感于句法周边的单词表示，以达到最佳效果。研究的实验结果表明，在英德翻译和英捷翻译方面的所有设置中，与其不考虑语法结构的版本相比，该方法均有显著的改善。

    Apr, 2017

  • ME-GCN: 多维边嵌入图卷积网络用于半监督文本分类

    本文提出了一种名为 ME-GCN（多维边增强图卷积网络）的模型用于半监督文本分类，该模型能够利用图的丰富边缘信息，通过将边特征作为多流信号进行单独图卷积操作，达到对整个文本数据集较好的分类效果。

    Apr, 2022

  • 用于命名实体识别的图卷积网络

    本文研究了依赖树在使用一组 GCN 的命名实体识别器中的作用。我们对不同的 NER 架构进行比较，并表明一句话的语法对结果产生积极影响。在 OntoNotes 数据集上的实验表明，在不需要大量特征工程或额外的语言特定知识的情况下，可以实现一致的性能改进。

    Sep, 2017

  • 电力系统中基于多通道 GNN 的类型信息应用于事件检测

    该研究提出了一种基于多通道图神经网络的电力系统事件检测方法，利用语义和拓扑通道来处理短文本、专业术语和少量标记数据等问题，并在模拟和真实数据集上实现了较高的检测准确率。

    Nov, 2022

  • 基于异构图卷积网络的细粒度事件分类

    本文提出了一个事件元结构来表征社交事件的语义相关性并构建了一个基于事件的异构信息网络（HIN），该网络合并了外部知识库中的信息，并提出了一种新的基于 KIES 的 PP-GCN 模型，用于对社交事件进行分类。实验结果表明，该方法在社交事件分类方面优于其他替代方法。

    Jun, 2019