Jan, 2024

基于上下文线索的语音事件提取

PDF
TL;DR我们介绍了一种从语音信号中提取事件的新方法 ——Speech Event Extraction (SpeechEE)。我们提出了一种序列到结构生成范例，可以在端到端的方式上从语音信号中生成事件，并利用语音识别转录作为上下文线索的生成方法。实验结果显示，我们的方法在所有数据集上都取得了显著的改进，最大 F1 增益达到了 10.7%。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 事件提取的再评估：过去、现在和未来的挑战

    本文讨论和解决事件提取评估中的挑战，并提出了 TextEE 作为一个标准化、公平和可重现的事件提取基准，包含了多个领域的标准化数据预处理脚本和数据集切分，重新评估了多个事件提取方法，并探索了大型语言模型在事件提取中的能力和未来挑战。

    Nov, 2023

  • 结构语义匹配实现联合事件抽取

    本研究提出了一种基于深度学习的 NLP 模型，利用语义类型嵌入和动态结构编码器模块进行事件抽取和论证角色提取，用于信息抽取的关键任务之一的事件提取，并在 ACE2005 数据集上取得了显著的性能提升。

    Jun, 2023

  • Text2Event: 可控制序列结构生成的端到端事件提取

    本文提出了 Text2Event 模型，一种基于序列到结构生成范式的端到端学习模型，通过统一建模和普遍预测不同类型的标签，使用仅有记录级注释的情况下，实现了在监督和迁移学习中获得竞争性表现的事件抽取方法。

    Jun, 2021

  • 使用去噪结构 - 文本增强提升事件抽取

    本文提出了一种通过知识基础结构生成模型和深度强化学习代理程序迭代地从中选择有效子集的去噪结构生成增强框架（DAEE），以解决事件提取任务中语法不正确、结构不对齐和语义偏差等问题，并在多个数据集上进行试验，结果表明该方法生成了更多元化的事件提取文本表示，并取得了与最先进技术相当的效果。

    May, 2023

  • 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

  • 事件提取：综述

    本综述介绍了从文本中检测事件的方法，探讨了任务定义、评估方法、基准数据集和方法学的分类，并展望了事件检测的未来研究方向。

    Oct, 2022

  • 在基于问答的事件提取中迈向更好的问题生成

    通过利用强化学习方法，我们提出了四个评估问题质量的标准，并在基于问题回答的事件提取中生成了流畅、具有概括性和上下文相关性的问题，从而为 QA 模型提供了明确的指导。在 ACE 和 RAMS 数据集上进行的广泛实验证实了我们方法的有效性，同时也展示了它在训练数据有限的情况下的鲁棒性。

    May, 2024

  • 使用图卷积网络沿最短依赖路径进行联合事件抽取

    本文提出了一种基于短依赖路径的关注图卷积网络的联合事件抽取框架，该框架可同时抽取多个事件触发器和参数，并捕捉参数之间的关联信息，实现对长距离依赖关系的建模，达到了与最先进方法的实质性改进。

    Mar, 2020

  • 利用同义词聚类的半监督事件抽取

    提出一种通过引入自主训练数据的自训练事件抽取系统的方法，它利用了跨多个来源的新闻文章中同一事件实例的多个提及的出现。在这个集群中，如果我们的系统能从一些提及中进行高置信度的抽取，那么它可以通过添加其他提及来获取多样化的培训示例。该方法对 ACE2005 和 TAC-KBP 2015 数据集上的多个事件提取器显示出显着的性能改进。

    Aug, 2018