AAAIFeb, 2021

基于 BERT 上下文表示的文档内事件指代消解

PDF
TL;DR该研究基于 contextualized language representations 和 pretrained BERT model 开发了一种新的 event coreference 任务模型，通过训练神经网络分类器和简单的聚类算法，取得了 state-of-the-art 的实验结果。
event coreferencecontextualized language representationsbert modelneural classifierclustering algorithm
发现论文，激发创造
  • 重新审视跨文档实体和事件共指消解的联合建模

    本文提出了一种基于神经网络结构的跨文档匹配方法，能够有效地进行实体和事件的引用关系识别，其中考虑了实体和事件的上下文以及谓词 - 参数结构等因素。该方法在 ECB + 语料库上的表现优于之前的状态 - 最优事件 - coreference 模型，并提供了该语料库上的第一个实体 - coreference 结果。

    Jun, 2019

  • 序列跨文档指代消解

    本文提出一种将有效的顺序预测范例用于跨文档指代消解的新模型，通过增量式将提及点组合成集群表征，并预测提及点与已构建的集群之间的链接，近似高阶模型，既成为实体和事件指代消解领域中具有竞争力的解决方案，也提供了不同输入和表示类型在对指代消解过程中的重要性的新见解。

    Apr, 2021

  • 基于受控表示学习和聚类导向正则化的事件指代消解

    本文提出了一种基于监督表示学习的聚类框架来解决事件指代消解问题，采用了含有新颖 CORE 项的神经网络架构作为模型，该模型可以通过建立事件提及嵌入使聚类变得更易操作；在 ECB + 语料库上的测试中，我们的模型在文内和跨文档指代消解问题上均获得了比竞争模型更好的结果，实验结果鼓舞人心，提出了一种利用表示学习解决指代消解和聚类问题的新的普适性框架。

    May, 2018

  • 事件和实体的跨文档指代消解的对比表示学习

    采用对比度表示学习方法的实体和事件共指解析技术，通过仅在推理时进行 n 个转换器计算的对比度学习技术，实现了对 ECB + 语料库关键指标的最先进结果和其他指标的竞争性。

    May, 2022

  • 跨文档事件共指搜索：任务、数据集和建模

    本文探讨了跨文档指代消解任务的交叉文档指代搜索模型，通过适应深挖掘检索模型作为基准线，并结合强大的指代打分方案，来寻找在大型文档集合中与给定事件相关的所有指代消解，通过相应的数据集来支持这项任务的研究。

    Oct, 2022

  • 神经元全事件核指代消解

    本文提出了一种端到端的事件共指方法 ——E3C 神经网络，它可以联合建模事件检测和事件共指解析任务，并自动从原始文本中学习抽取特征。在我们的 E3C 神经网络中，进一步提出了一种类型引导的事件共指机制。实验证明，我们的方法在两个标准数据集上实现了新的最佳性能。

    Sep, 2020

  • 基于层次距离依赖贝叶斯模型的事件关联消解

    本文提出了一种新颖的基于层次距离相关性的贝叶斯模型，可以将成对的事件提及之间的距离纳入生成式聚类过程中，进而实现更好的事件聚类和事件消解效果。经过对 ECB + 语料库的实验证明，我们的模型在文档内和跨文档事件消解方面均优于最先进的方法。

    Apr, 2015

  • 语言表征的指代推理学习

    本文提出了一种新的语言表征模型 CorefBERT，可以在捕获上下文中的语义信息的同时，明确处理代词消解，实现语篇的一致理解，并在各种需要代词推理的下游 NLP 任务中获得显著的改善。

    Apr, 2020

  • 通过迭代展开事件间的相互依赖关系进行事件核心链解析

    提出一种新的迭代方法，通过采用同一链中和跨事件链中的事件提及之间的相互依赖性逐渐构建事件聚类，并使用两个不同的成对分类器来区分同一链中和跨文档事件指称之间的事件指称，并交替进行聚类后合并，最终执行事件链之间的进一步合并，从而在 WD 和 CD 事件共指解析的联合任务中胜过现有方法。

    Jul, 2017

  • 使用上下文化的跨度表示进行实体、关系和事件提取

    我们提出了一个名为 DyGIE ++ 的统一、多任务框架，并通过枚举、精炼和评分文本跨句的局部和全局环境以完成命名实体识别、关系提取和事件提取等三项信息提取任务，利用动态跨句子关系模拟实现了跨句子实体关系抽取，该框架在多个领域的四个数据集上均取得了最好的结果。

    Sep, 2019