ACLMay, 2022

EA$^2$E: 基于事件感知的文档级论点抽取一致性改进

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TL;DR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。
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

  • 重新审视事件论元提取：当 EAE 模型意识到事件共现时，是否能学得更好？

    本文主要介绍了通过利用事件共现特性可以提高事件提取以及事件参数提取质量，提出了一种基于表格生成的非自回归框架 TabEAE，并在 4 个数据集上进行了 3 种不同的训练推理方案实验，结果表明该方法在 4 个数据集上均达到了最优的性能表现。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 推动 100 多种事件类型的事件参数提取的泛化极限

    该研究介绍了一个新的数据集 GENEVA，涵盖了 115 个事件和 187 个参数角色，用于评估不同方面的模型泛化能力，并比较不同模型的相对普适性，最后提出了 SCAD 新模型，其性能优于以前的模型，并为这些测试套件提供强大的基准。

    May, 2022

  • 通过回答 (几乎) 自然问题进行事件提取

    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