Feb, 2022

基于类人阅读过程的文档级事件抽取

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TL;DR本文提出了基于人类阅读认知启发的文档事件抽取方法 HRE（Human Reading inspired Extractor for Document Events），通过将 DEE 分解为两个迭代阶段 ——rough reading 和 elaborate reading，逐步实现对于文本中散布的事件和多个事件的精细抽取。实验结果表明 HRE 优于之前竞争方法。
document-level event extractionhrescattering-argumentsmulti-eventsinformation extraction
发现论文，激发创造
  • 超越单事件提取：迈向高效的文档级多事件论证提取

    提出了一种多事件论证提取模型 DEEIA (Dependency-guided Encoding and Event-specific Information Aggregation)，该模型能够同时从文档中提取所有事件的论证，并能够在四个公共数据集上达到最新的最佳性能，并显著节省推理时间。

    May, 2024

  • 从多个来源提取事件：走向跨文档事件提取范式

    通过提出跨文档事件抽取（CDEE）任务，综合多个文档中的事件信息，本论文解决了传统文档级事件抽取的局限性，并构建了一个新的信息抽取研究线路。

    Jun, 2024

  • 通过明确汇总事件信息来实现面向类型的解码的文档级事件抽取

    该论文介绍了一种新颖的基于模式的 SEA（Schema-based Explicitly Aggregating）模型，以解决文档级事件抽取中事件类型和参数之间的干扰问题，同时在 ChFinAnn 和 DuEE-fin 数据集上的实验证明该模型优于现有方法。

    Oct, 2023

  • 高效端到端跨事件依赖的文档级事件抽取

    本文提出了一种采用深层价值网络（Deep Value Networks，DVN）的端到端模型，以有效捕获文档级事件提取中的跨事件依赖关系，并在 ACE05 数据集上获得与基于条件随机场（CRF）模型可比的性能，同时具有更高的计算效率。

    Oct, 2020

  • 从简单到复杂：一个逐步进行的框架，用于文档层面的信息论证提取

    基于文档的事件论证提取（EAE）需要从单个文档中提取多个事件的论证。我们提出了一个简单到复杂的渐进框架，通过计算每个事件的难度，并按照简单到复杂的顺序进行提取，以提供更可靠的记忆。在 WikiEvents 上的实验证明了我们的模型在 F1 上比 SOTA 高出 1.4％，这表明所提出的简单到复杂的框架对于 EAE 任务是有用的。

    Oct, 2023

  • 条件生成实现的文档级事件论元抽取

    本文提出了一种文档级神经事件关系抽取模型，将其作为一种条件生成的过程，并使用事件模板。此外，作者构建了一个新的包含完整事件和共指注释的文档级事件抽取数据集 WikiEvents。研究结果表明，该模型在事件论证抽取方面取得了较好的性能，并展示了零样本事件提取框架的可移植性。

    Apr, 2021

  • Doc2EDAG：一个用于中文金融事件抽取的端到端文档级框架

    该研究提出了一种新型的端到端模型 - Doc2EDAG，可以生成一个基于实体的有向无环图，有效地完成文档级事件提取（DEE）任务，并将 DEE 任务重新定义为无触发词设计，以缓解文档级事件标注的负担。

    Apr, 2019

  • EA$^2$E: 基于事件感知的文档级论点抽取一致性改进

    本研究针对现有文档级事件参与者角色提取模型无法在跨事件生成具有一致性的结果的问题，提出了基于事件关系的一致性约束机制，并介绍了一种集成上下文信息的事件感知 Argument Extraction 模型（EA^2E）来提升模型的一致性，WIKIEVENTS 和 ACE2005 数据集上的实验结果显示 EA^2E 模型比基准模型表现更加出色。

    May, 2022

  • DEGREE: 一种数据高效的基于生成的事件抽取模型

    文章提出了一种数据有效性事件提取模型 DEGREE，通过联合学习触发器和参数，利用设计的提示语义指导模型，能够在少量有标注数据的情况下进行低资源端到端的事件提取，并从生成的自然语言摘要中提取最终事件预测结果。

    Aug, 2021

  • Few-Shot Document-Level Event Argument Extraction

    本文研究如何在文档级别抽取跨句子传播的事件参数，提出了 FewDocAE 基准，介绍了在 Few-Shot 学习环境下采用先进的神经模型进行实验的基线结果。由于学习过程限制在非常少的例子上，这是一项具有挑战性的任务。希望该基准能够鼓励更多相关方面的研究。

    Sep, 2022