EMNLPOct, 2023

TIMELINE：新闻文章中支持自动排序事件的时间关系的详尽注释

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TL;DR该研究论文介绍了一种新的标注方案，以解决现有时间关系注释新闻数据集中存在的问题，并自动化了标注过程，从而减少了时间和人力成本。该论文还报告了基于新语料库进行训练和评估基线时间关系提取模型的结果，并与广泛使用的 MATRES 语料库的结果进行了比较。
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发现论文，激发创造
  • 无监督学习事件之间的时间关系

    本文介绍了两种旨在实现无人监督的时间关系提取方法，第一种基于弱监督机器学习方法和互联文献数据集，第二种是基于期望最大化算法和不同的技术手段，我们的实验结果表明，所提出的两种方法无需额外的注释数据即可实现从事件之间提取时间关系，并实现了比以往更高的准确性。

    Jan, 2014

  • 一种结构化学习方法用于时间关系提取

    本文讨论识别事件之间时间关系的问题，提出了一种结构化学习方法，以解决在学习识别这些关系时必须考虑依赖关系的挑战。同时，该方法还提出了一个新的处理缺失关系问题的角度，并在两个基准数据集上取得了显著的改进。

    Jun, 2019

  • 细粒度时间关系提取

    本研究提出了一种新的语义框架来建模时间关系和事件持续时间，构建了迄今为止最大的时间关系数据集，并利用该数据集训练了预测细粒度时间关系和事件持续时间的模型，表现出强大的实验结果，并展示了预测分类关系的迁移学习方法的功效。

    Feb, 2019

  • 提取事件之间的时间和因果关系

    本文提出一个集成时间和因果关系提取的框架，在该框架中，通过利用因果关系中事件先行的假设，将两个提取组件整合成一个系统，使用词嵌入和训练数据扩展等方法来改善关系提取系统，并介绍了将时间信息处理应用于其他语言的适应性尝试。

    Apr, 2016

  • 通过预测相对时间线提取时间信息

    本研究提出了一种新的时间信息提取模式，通过直接从文本预测事件的起止点来构建时间线，该模式实现了线性复杂度，利用 TimeML 风格的注释训练新的模型，结果表现出很好的效果。

    Aug, 2018

  • 学习句子内部的时间关系

    本文提出了一种基于数据密集的方法来推断句内时间关系，旨在实现 NLP 应用中的时间信息的提取和综合，比如摘要和问答，通过利用像 after 这样的标记来避免手动编码的需求，我们的方法首先表明，训练模型可以在用时暂未看到的情况下选择正确的标记，然后评估所提出的方法是否有望半自动创建时间注释，比较了许多概率模型在不同方面的差异。

    Oct, 2011

  • 事件时间关系的多轴标注方案

    本文提出了新的多轴建模方法，以更好地捕捉事件的时间结构，并基于起始点对事件进行 TempRel 注释，试图改进传统注释任务的定义，初步专家标注结果表明其在 Kappa 值上有显著的提高，可以通过众包来缓解各注释员的劳动强度，促进更多有趣的事件理解研究。

    Apr, 2018

  • 利用全球获取的统计资源提高时间关系提取

    本文开发了一种基于新闻领域概率性知识库的资源，提取事件之间的时间关系，可以用来改进现有的时间抽取系统，并提供有用的统计信息，从而有助于其他时间感知任务的开展。

    Apr, 2018

  • 一种用于对句内事件进行时间关系分类的序列模型

    本文提出了一种用于在句内事件之间进行时间关系分类的序列模型。我们的方法首先提取一个上下文词序列，该词序列与两个事件提及之间的依赖路径很好地对齐，并使用生成的词序列对应的词性标记序列和依赖关系序列作为输入，提供给双向循环神经网络 (LSTM) 模型。神经网络学习组成句法和语义上下文表征，以预测它们之间的时间关系。该方法在 TimeBank 语料库上的评估表明，顺序建模能够准确地识别事件之间的时间关系，并且胜过了以前基于特征的模型。

    Jul, 2017

  • 因果新闻语料库：标注新闻事件句中的因果关系

    该研究提出了一种用于事件因果关系注释的注释模式，为此构建了一个名为 Causal News Corpus（CNC）的语料库，并使用神经网络在测试集上获得了 81.20％ F1 得分，CNC 是对外部语料库可转移的，也是文本挖掘研究人员的有价值资源。

    Apr, 2022