ACLMay, 2022

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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TL;DR本文通过使用预训练推理模型，将事件论元抽取等 NLP 任务转化为文本蕴涵任务，证明了文本蕴涵模型在复杂任务中同样有效，且可以大幅减少人工标注量和依赖于特定领域语料库的限制。使用多份蕴涵数据集来预训练模型是获得优异结果的关键。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 事件论元抽取的资源增强神经模型

    该研究提出了利用语法引导 transformer 的长距离依存关系，来提高事件面向序列编码的实体识别性能。在 ACE2005 数据集上，该方法取得了新的最高性能。

    Oct, 2020

  • 针对少样本事件抽取探测和微调阅读理解模型

    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。

    Oct, 2020

  • 有效的零样本和小样本关系抽取的标签表达和蕴涵

    通过转换为推论任务并且使用预训练的文本推论引擎，我们能够减少标注大量实例所需的成本，实验结果表明，我们的方法在少量示例情况下可达到更好的性能。

    Sep, 2021

  • 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

  • 跨语言零 - shot 事件论元抽取的多语言生成语言模型

    本文介绍利用多语言预训练生成式语言模型进行零 - shot 的跨语言事件论元提取的研究。通过将 EAE 视为语言生成任务，论文提出的方法能够有效编码事件结构并捕获论元之间的依赖关系，提出了语言无关的模板以表示事件论元结构，从而适用于任何语言，最终在源语言训练模型，并直接应用于目标语言以实现事件论元提取。实验表明，所提出的模型在零 - shot 跨语言 EAE 方面优于当前最先进的模型，论文对它的优势和现有限制进行了全面的研究和误差分析。

    Mar, 2022

  • 通过句子简化改进零样本事件提取

    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。

    Apr, 2022

  • 小模型仍然是有效的跨领域论据提取器

    通过探索基于问题回答和模板填充的技术，研究了本文中的本体转移方法对事件参数提取的有效性，以及小型模型训练在适当的源本体上可以实现零射击性能优于 GPT-3.5 或 GPT-4 的挑战。

    Apr, 2024

  • 有限标注的通用自然语言处理：以少样本文本蕴含为起点

    本文探讨如何通过 Few-shot 学习和文本蕴含来实现通用的 NLP 任务解决方案，并且说明文本蕴含可以应用于多种 Downstream NLP 任务，用于解决数据稀缺的情况。

    Oct, 2020

  • 利用上下文定义对齐的零样本事件抽取

    该论文提出了一种零样本事件抽取方法，通过使用两个转换器模型将事件提及及其定义投射到相同的嵌入空间，通过对比学习来最小化它们的嵌入距离以实现定义语义建模，并在 MAVEN 数据集上进行了实验，表现优于之前的零样本和有样本监督方法。

    Nov, 2022