few-shot event detection (ED) has been widely studied, while this brings
noticeable discrepancies, e.g., various motivations, tasks, and experimental
settings, that hinder the understanding of models for future p
本文提出了一个基于多步骤提示学习模型的真正的几乎零样本事件检测方法,旨在解决传统事件检测算法中存在的数据稀缺和上下文偏差问题,并通过对知识增强本体论的应用,以及 原型学习模块来提高事件分类和泛化性能。实验表明,与当前最好的基线模型相比,该方法在严格的低资源场景中提高了 11.43%的加权 F1 分数,并实现了卓越的去偏差性能。