论文笔记 ACL 2017|Exploiting Argument Information to Improve Event Detection via Supervised Attention

文章目录

1 简介
- 1.1 动机
- 1.2 创新
2 方法
- 2.1 上下文表示学习
- 2.2 事件检测
3 实验
4 总结

1 简介

论文题目：Exploiting Argument Information to Improve Event Detection via Supervised Attention Mechanisms
论文来源：ACL 2017
论文链接：https://aclanthology.org/P17-1164.pdf

1.1 动机

论元可以提供重要的信息来识别和分类事件。
联合事件抽取模型仅高效地提高了论元抽取的性能，对事件检测任务是不高效，原因如下。

联合模型同时解决事件检测和论元抽取任务，通常结合两个任务的loss进行训练，然而训练集中注解的论元数目多于触发词数目，数据不平衡导致联合模型更加偏爱论元抽取任务。
联合模型通常预先预测一些候补触发词和论元，然后选择正确的触发词和论元。当预先预测候补触发词时，目前几乎全部的方法没有利用论元的信息。相反，在预先预测候补论元时通常利用了触发词的信息。

1.2 创新

在事件检测任务中使用论元信息。
提出一种监督注意力机制模型。

2 方法

整个模型框架如下，包括上下文表示学习和事件检测两个部分。

2.1 上下文表示学习

根据上面模型图，该阶段生成事件检测阶段的输入，分别为c_w、c_e、w(当前词)。
首先
首先将每个单词转换为一次隐藏表示，公式如下：

然后分别计算上下文注意力向量和上下文实体注意力向量，公式分别如下：

注意，没有使用当前候选token的实体类型去计算实体注意力向量，因为只有少部分事件触发词是实体。(在ACE 2005数据集中仅10%触发词是实体)。
然后结合上面两个注意力向量，为最后的注意力向量。α=α_w+α_e,根据该向量生成c_w和c_e，公式如下。

其中C_w为当前词的上下文单词(不包括当前词)[w_-n/2,w_-n/2+1,…,w_-1,w₁,…,w_n/2-1,w_n/2],C_e为周围实体类型[e_-n/2,e_-n/2+1,…,e_-1,e₁,…,e_n/2-1,e_n/2]。

2.2 事件检测

在该阶段，模型分为三层，输入层、隐藏层、softmax输出层，使用softmax计算条件概率，公式如下：

损失函数如下：

由于希望论元得到更多的关注超过其他单词，使用监督的方法训练注意力向量，共有两种方法构建真实注意力向量。

只关注论元单词(如下图所示)
关注论元和它周围的词.
首先使用1方式生成a向量,然后使用高斯分布塑造论元周围词的注意力分布,算法如下:(w为注意力机制的窗口)

最后标准版a^’得到最终注意力向量a^*,训练注意力向量的损失函数:

与事件检测的损失函数结合,最终的损失函数如下:

3 实验

实验使用ACE 2005数据集,首先验证论元信息对事件检测是重要的,结果如下图,

ANN中λ为0,不使用额外的信息,使用无监督的方式计算注意力向量.
ANN-ENT中λ为0,使用上下文中的实体平均计算注意力向量.
ANN-Gold1以第一种方式使用真实注意力向量
ANN-Gold2以第二种方式使用真实注意力向量

在ACE 2005数据集上的实验结果如下图:

使用FrameNet为额外的训练数据,增强模型的性能,结果如下图(FrameNet有更多的元素超过事件,因此仅使用6个核心元素)

4 总结

提出了一种监督的注意力机制进行事件检测任务,使用论元的信息增强模型的效果.
提出了两种策略,使用标注的论云信息构建真实的注意力向量.