Apr, 2022

通过句子简化改进零样本事件提取

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TL;DR本文提出一种通用方法，在 MRC 模型的指导下执行无监督的句子简化，以改善 MRC-based 事件提取的性能，并在 ICEWS 地缘政治事件提取数据集上进行评估，特别关注 'Actor' 和 'Target' 参数角色，结果显示上下文简化可以提高演员提取 5% 以上和目标提取 10% 以上的性能。
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发现论文，激发创造
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    本文提出了一个阅读理解框架，用于解决文本数据中的事件抽取问题，并在少量数据上进行优化，取得了零样本以及少样本情况下的优异表现，其次还在 ACE 2005 基准数据集上取得了最佳性能。

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    Feb, 2019

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    Apr, 2021

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    May, 2023

  • 基于文本推理的事件论元提取：多源学习实现零 - 和少样本

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    May, 2022

  • 一种双流 AMR 增强模型用于文档级事件论元抽取

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    Apr, 2022

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    Apr, 2024

  • 带提示的全局约束的零样本事件论元分类

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    Feb, 2023

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    将事件抽取视为问答任务，实现端到端的事件参数提取，相比现有方法有显著提升。同时，也能够在零样本学习情况下提取训练期间未见过的事件参数角色。

    Apr, 2020

  • EventGraph：事件提取作为语义图解析

    本文介绍了 EventGraph，一种将事件编码为图形的联合框架，通过将触发事件和参数表示为语义图形中的节点，以此来解决事件提取的问题，并表明该模型在 ACE2005 上达到了和最先进的系统一样的结果，并且在参数提取方面有了显著的改善。

    Oct, 2022