基于提示学习和机器阅读理解的无触发器句子级事件检测

Jun, 2023

基于提示学习和机器阅读理解的无触发器句子级事件检测

Sentence-level Event Detection without Triggers via Prompt Learning and Machine Reading Comprehension

Tongtao Ling, Lei Chen, Huangxu Sheng, Zicheng Cai, Hai-Lin Liu

TL;DR本文提出了一种无触发词的事件检测模型，通过阅读理解和提示学习将事件检测转化为两个塔模型，在 ACE2005 和 MAVEN 的两个事件检测基准数据集上，实验结果表明，与现有的基于触发词和无触发词的方法相比，所提出的方法可以取得竞争性的性能。

Abstract

The traditional way of sentence-level event detection involves two important subtasks: trigger identification and trigger classifications, where the identified event trigger words are used to classify event types

sentence-level event detection trigger-free event detection model machine reading comprehension event types competitive performance

发现论文，激发创造

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

通过错排阅读理解实现无需触发词的事件检测

本文提出了一种基于 Derangement 机制的机器阅读理解框架的无触发词事件检测方法，通过与所有事件类型 token 进行拼接并设计简单而有效的事件混淆模块来解决多标记分类、线索不足和事件分布不均衡等挑战。实验结果表明，该模型表现出色，并在低资源事件检测方面具有强大的性能。

Aug, 2022

无监督的标签感知事件触发词和论元分类

本文提出了一种无监督事件抽取流程，使用先进的预训练语言模型并匹配语义，有效将事件映射到预定义的事件类型上，最终表现出色，成功地将 83% 的触发器和 54% 的参数映射到了正确类型。

Dec, 2020

提示的艺术：基于类型特定提示的事件检测

通过比较不同形式的提示符来表示事件类型，并开发一种统一框架来结合特定于事件类型的提示符，用于监督、少量样本和零样本事件检测，实验结果表明，一种定义明确、全面的事件类型提示符可以显著提高事件检测的性能，特别是在注释数据匮乏 (少样本事件检测) 或不可用 (零样本事件检测) 的情况下。通过利用事件类型的语义特点，我们的统一框架相对于之前的最先进的基线提高了高达 24.3％的 F-score。

Apr, 2022

EDM3：事件检测作为多任务文本生成

EDM3 是一种基于生成任务模型的事件检测方法，通过利用语言模型的现有知识，实现了针对任何分类模式的训练；该算法在多个事件检测数据集上验证表现优异，在多任务性能方面更是领先 8.4%。

May, 2023

MsPrompt：针对去偏少样本事件检测的多步提示学习

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。

May, 2023

P4E: 基于提示引导的少样本事件检测及定位

本研究提出了一种结合少量样本激励和结构化预测的识别与定位事件检测框架 P4E，该框架将事件检测分解为识别任务和定位任务，利用填空提示来对准获得预训练任务的目标，从而使我们的模型能够快速适应新的事件类型。

Feb, 2022

基于提示元学习的零样本和小样本事件检测

本文提出了一种基于元学习的框架 MetaEvent，用于零样本和少样本事件检测，采用填空提示和触发词感知软语言器等模块快速适应未见过的任务，通过最大均值差异构造对比元目标学习类别间差异，实现无先前知识的零样本事件检测与少样本事件检测，实验证明 MetaEvent 在 FewEvent 和 MAVEN 基准数据集上均实现了最佳性能。

May, 2023

类增量少样本事件检测

提出了一种新颖的知识蒸馏和提示学习方法（Prompt-KD），用于解决类增量少样本事件检测任务中的旧知识遗忘和新类过拟合问题。在两个基准数据集（FewEvent 和 MAVEN）上的实验表明 Prompt-KD 具备卓越的性能。

Apr, 2024

大规模文本语料中的无监督关键事件检测

本文提出了一种新的任务，中间级别的重要事件检测，旨在从新闻语料库中检测在特定时间 / 位置发生的关键事件，并聚焦于相同的主题。为了解决这些挑战，我们开发了一个无监督的重要事件检测框架 EvMine，它提取时间频繁的 peak 短语，通过从我们设计的 peak 短语图中检测社区将 peak 短语合并成事件相关的特征集，使用从事件相关特征集自动生成的伪标签训练分类器，并利用检索到的文档迭代检测到的关键事件。

Jun, 2022