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EasyECR: 一个简易的用于事件指代消解模型实现和评估的库
Event Coreference Resolution (ECR) is addressed through the development of EasyECR, an open-source library that standard
PDF14 days ago
COLING多模态跨文档事件共指消解的线性语义转移和混合模态集成
提出了一种融合视觉和文本线性映射的多模态跨文档事件共指解析方法，通过对事件中心图像的集成，对核心指称进行融合模型、线性映射和集合方法进行处理，实现了对事件共指的跨模态线性映射，为核心指称解析领域提供了多模态信息的实用性和需要更多多模态资源的
PDF3 months ago
ACL基于生成的理由和知识蒸馏的事件共指建模
使用自然语言处理（NLP）中的事件核指消解（Event Coreference Resolution）技术，通过利用现代自回归语言模型生成的假设自由文本（abductive free-text rationales）作为小型学生模型的远程监
PDF3 months ago
ACL面向跨文档事件共指消解的因果关联数据增强方法
基于预训练语言模型（PLMs），事件共指消解（ECR）系统通过聚类跨文档的语义指示共指事件展现出了出色的性能；然而，现有系统在输入提及对中展现出对 “触发词词汇匹配” 的过度依赖；我们基于结构因果模型（SCM）对基线 ECR 系统的决策过程
PDF3 months ago
COLING基于 X-AMR 的跨文档线性事件共指消解
本研究通过引入事件图的图形化表示 X-AMR 以及使用一种新型的多跳共指算法简化了事件共指消解，从而使其成为 LLM 成本效益高、可组合和可解释的，并且易于注释，进一步使用 GPT-4 与人类进行比较评估，分析了其局限性，旨在推进有效的事件
PDF3 months ago
EMNLP基于提示的事件共指消解：通过测量事件类型和参数的兼容性
事件指代消解的提问式模板方法（CorefPrompt）在单一模板中实现了事件建模和指代消解，并通过两个辅助任务明确展示了推理过程，提高了模型的预测能力。
PDF8 months ago
利用图自编码网络高效解决事件指代消解的缺失问题
我们介绍了一种新颖高效的事件共指消解方法，将事件共指消解作为图重构任务，通过将深度语义嵌入与结构共指链知识相结合，创建了一系列参数高效的图自编码器模型（GAE）。我们的方法在荷兰的一个大型事件共指语料库上，在综合得分、效率和训练速度方面明显
PDF9 months ago
ACL$2 * n$ 更优于 $n^2$：将事件核指代消解分解为两个易处理问题
本文提出了一种新的 Event Coreference Resolution（ECR）方法，通过词形匹配、过滤和平衡训练集等步骤，实现了对跨文档和同一文档内事件提及的链接，减少了计算需求，并在两个常用 ECR 数据集上获得了与当前先进水平相
PDFa year ago
KDD将（历史）事实放置在时间线上：一种分类和指代消解方法
本文采用生成对抗学习以及知识标签相结合的方法实现对多个历史文本文档中事件的时序生成。该方法可为历史学家提供极大帮助。
PDF2 years ago
涉及争议政治事件的事件关联消解
研究提供了一份跨来源、语言和国家的事件共参考数据集，并分析了多语言语料库的表现和贡献，发现近一半文档中的事件提及与其他事件提及共现，这不可避免地导致了错误或部分事件信息，事件核共参考可以帮助解决这一问题并减少错误。
PDF2 years ago
ACL一种上下文相关的门控模块，用于将符号语义纳入事件指代消解
本文提出了一种基于上下文的门控模块，通过控制符号特征的信息流动，以适应性地进行事件指代消解，结合一种简单且鲁棒的训练方法，在 ACE 2005 和 KBP 2016 的两个数据集上实现了最先进的结果。
PDF3 years ago
跨多个语料库的跨文档事件共指消解
本研究针对交叉文档事件共指消解（CDCR）任务，提出三个 CDCR 语料库的一致性评估，比较特征模型和神经模型的性能，发现特征模型在多个语料库上具有更加稳定的表现，而神经模型在不同语料库之间的表现存在差异。此研究强调了 CDCR 的通用性以
PDF4 years ago
改写 vs 核对：同一枚硬币的两面
本文探讨了两种语言处理任务的潜在协同作用：识别谓词释义和事件共指解析。作者通过使用事件共指数据集的注释来重新评分启发式抽取的谓词释义，实现了 18 个平均精度点的提升，并将同样的重新排序方法应用于事件共指解析模型中，进一步提高了模型的性能。
PDF4 years ago
基于受控表示学习和聚类导向正则化的事件指代消解
本文提出了一种基于监督表示学习的聚类框架来解决事件指代消解问题，采用了含有新颖 CORE 项的神经网络架构作为模型，该模型可以通过建立事件提及嵌入使聚类变得更易操作；在 ECB + 语料库上的测试中，我们的模型在文内和跨文档指代消解问题上均
PDF6 years ago
EMNLP通过迭代展开事件间的相互依赖关系进行事件核心链解析
提出一种新的迭代方法，通过采用同一链中和跨事件链中的事件提及之间的相互依赖性逐渐构建事件聚类，并使用两个不同的成对分类器来区分同一链中和跨文档事件指称之间的事件指称，并交替进行聚类后合并，最终执行事件链之间的进一步合并，从而在 WD 和 C
PDF7 years ago
基于层次距离依赖贝叶斯模型的事件关联消解
本文提出了一种新颖的基于层次距离相关性的贝叶斯模型，可以将成对的事件提及之间的距离纳入生成式聚类过程中，进而实现更好的事件聚类和事件消解效果。经过对 ECB + 语料库的实验证明，我们的模型在文档内和跨文档事件消解方面均优于最先进的方法。
PDF9 years ago