document-level event argument extraction | BriefGPT

关键词document-level event argument extraction

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COLING一种语义提及图增强的文档级事件论元抽取模型
本研究提出了一个语义提及图增强模型，通过构建语义提及图来解决文档级事件论证抽取中的两个问题，并将关系特定的图融入到预训练语言模型的输入嵌入中，通过拓扑信息优化编码部分，从而全面增强关系，并在实验中取得了超越基线方法和达到新的最先进性能的结果
PDF4 months ago
仅需 Mad Libs：增强跨领域文档级事件参数数据
利用 Mad Lib Aug (MLA) 生成的数据，可以提高文档级事件论点提取的性能，特别是在低资源跨领域环境下，并且引入了 Role-Depth F1（RDF1）作为新的度量指标来衡量不同领域中语义异常的角色。
PDF4 months ago
启发式驱动的类比链接引导：增强大型语言模型的文档级事件论证抽取
通过引入启发式驱动的类比链接方法，该研究致力于解决文档级事件论证抽取中的关键挑战，并展示了在提高适应性和准确性方面的显著改进。
PDF8 months ago
CARLG：利用上下文线索和角色关联提高文档级事件论元提取
我们提出了 CARLG 模型，通过利用上下文线索和角色相关性，有效改进文档级事件论证提取，实验证明 CARLG 模型在多个数据集上优于现有方法，并且推理时间缩短了 31%。
PDF9 months ago
ACL基于 AMR 的文档级事件论元提取中的链路预测方法
本文提出 Tailored AMR Graph (TAG) 的方法，并使用图神经网络作为链接预测模型来查找事件参数，实验结果表明，该简化方法在测试集 WikiEvents 和 RAMS 上分别优于当前最先进模型 3.63pt 和 2.33p
PDFa year ago