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SPOT！重新审视视频语言模型用于事件理解
利用网络爬取的大规模视频 - 文本对数据作为弱监督，视频理解模型的能力在事件层面的差异中辨别和理解细粒度事件方面仍存在问题，通过提出 SPOT Prober 方法并进行实验证明，通过将操作后的事件描述插入作为难负样本能有效增强模型对事件理解
PDF8 months ago
MAVEN-Arg: 全方位事件理解数据集的事件论证注释
MAVEN-Arg 是一个全方位支持事件理解的数据集，它覆盖了事件检测、事件参数提取和事件关系提取，并提供了全面的架构、大规模数据和详尽的标注，对于细调的事件参数提取模型和大型语言模型均具有挑战，同时还展示了潜在应用之一，即未来事件预测。
PDF8 months ago
OmniEvent: 事件全面、公正且易于使用的工具包
事件理解工具 OmniEvent 实现了全面性、公平性和易用性，支持主流建模范式并处理 15 个广泛使用的英文和中文数据集，提供现成的模型和模块化框架，方便用户实施和评估新的事件理解模型。
PDF9 months ago
AAAI重新思考基于场景的情境识别的双阶段框架
该论文提出了一种新的包含粗粒度到细粒度动词模型和基于 Transformer 的名词模型的 SituFormer 方法，用于地面情境识别，其全面探索了角色之间的统计依赖关系，相比其他方法在各种指标下具有显著性提升，代码公开可用。
PDF3 years ago
ACLEventPlus: 一个时间事件理解管线
EventPlus 是第一个全面的时间事件理解流水线，可帮助用户快速获取任何用户提供的文档中有关事件及其时间信息的注释。此外，我们展示了 EventPlus 可以轻松适应其他领域（例如，生物医学领域），并公开了 EventPlus 以促进基
PDF3 years ago
EMNLP类比过程结构感知的子事件序列预测
本研究提出了一种类比处理结构感知的框架 APSI，通过对过去事件的一般化，实现对未知事件的子事件序列的预测和缺失事件的恢复。
PDF4 years ago
ACL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
PDF6 years ago