event causality identification | BriefGPT

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ACL文档事件因果性识别的同时学习
本文提出了一种迭代学习和识别框架，用于事件因果关系识别任务，通过更新事件的因果结构表示来提高因果识别的性能。实验证明，我们的方法在因果存在识别和方向识别的评估中优于现有的算法。
PDFa month ago
上下文对比学习用于事件因果性鉴别
该研究通过采用对比学习方法，利用正负样本来增强事件因果性识别的有效性，并应用于事件配对以更好地促进事件因果性识别，并在包括 EventStoryLine 和 Causal-TimeBank 在内的广泛使用的语料库上进行了评估，结果显示在最先
PDF2 months ago
COLING零 - shot 跨语言文档级事件因果识别：异构图对比迁移学习
本文提出了一种多粒度对比迁移学习的异构图交互模型，用于零样本跨语言文档级事件因果识别，模型在多语言环境中相比之前的最先进模型提高了 9.4% 的平均 F1 得分，并且在整体性能方面，超过了 GPT-3.5 少样本学习 24.3% 的性能。
PDF4 months ago
2023 年 BoschAI @ Causal News Corpus：使用多层序列标记和数据增强的稳健因果关联提取
通过基于预训练变换器、序列标注和合成数据增强的系统，我们在 Subtask 1 中排名第三，在 F1 得分为 72.8 的情况下赢得了 Subtask 2，较第二名系统高出 13 个百分点。
PDF7 months ago
DAPrompt: 确定性假设提示学习用于事件因果关系识别
事件因果识别（ECI）是确定两个事件提及之间是否存在因果关系的任务。本研究提出了一种确定性假设提示学习模型（DAPrompt），通过评估事件间因果关系的假设合理性，显著改进了现有算法在事件因果识别任务中的性能。
PDFa year ago
ACL语义结构增强的事件因果关系识别
本文提出了一种名为 SemSIn 的模型，通过模拟事件中心结构和事件关联结构之间的语义关系，更准确地识别事件之间的因果关系，并在三个广泛使用的数据集上取得了显着的性能提升。
PDFa year ago
EMNLP用预训练自回归语言模型提取因果信号三元组的 IDIAPers @ Causal News Corpus 2022
本文介绍了我们在 CASE-2022 下共享任务 Subtask 2 的提交，即使用 Casual News Corpus 进行事件因果性识别。我们使用预先训练的自回归语言模型 T5，通过迭代方法识别句子中的 cause-effect-si
PDF2 years ago
ACL通过对外部因果语句进行自监督表示学习来改进事件因果关系识别
本文提出了 CauSeRL 方法，基于自我监督和对比转移策略，通过利用外部因果语句来识别事件因果关系，实现从环境上学习因果模式并提高模型的性能。实验结果表明，该方法在 EventStoryLine 和 Causal-TimeBank 上比先
PDF3 years ago
ACLLearnDA: 可学习的知识引导数据增强用于事件因果关系识别
本文介绍了一种新的事件因果识别训练数据增强方法，该方法采用双重学习框架和基于知识引导的方法生成新的句子，实验表明该方法在两个基准测试数据集上表现优于之前的方法。
PDF3 years ago