论文笔记 ACL 2019|Rapid Customization for Event Extraction

2024-05-02 01:37:51

文章目录

1 简介
- 1.1 创新
2 方法
- 2.1 新事件的触发词实例
- 2.2 模型
3 实验
- 3.1 触发词分类
- 3.2 论元分类

1 简介

论文题目：Rapid Customization for Event Extraction
论文来源：ACL 2019
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1809.07783.pdf

1.1 创新

提出了一种快速收集新事件类型的事件触发示例的方法，仅使用少量人力。
展示了如何利用现有事件类型的注释来训练一个分类器，为新的事件类型提取事件论元。
将提出的方法做成一个系统。

2 方法

2.1 新事件的触发词实例

给定一个新的事件类型，人工提供一些有判别力的关键词，然后使用两种方法(词编码的cos相似性、WordNet中的下位词)扩展触发词。然后使用远程监督，在未标注的样本中找到共现的触发词样本。

2.2 模型

模型的整体框架如上图，输入包括词编码(Skip-gram)和位置特征,与DMCNN类型，由于无法为训练数据中未见的新事件类型标注事件类型，未使用事件类型特征。抽取任何事件类型的Actor(将ACE数据集中类似Actor类型的论元映射未Actor类型), Place, and Time。

3 实验

在Common Core Ontologies中选择67个事件类型(不在ACE和TAC-KBP数据集中)，评测系统在新事件类型中的表现。

3.1 触发词分类

远程监督得到的样本数据统计如下图：

实验结果如下图，发现TdT_dTd的结果比ThT_hTh(筛选过的样本)还好，原因是TdT_dTd的样本数较多，当采样相同数量时TsT_sTs，ThT_hTh的结果较好。

3.2 论元分类

使用ACE数据集，预测Actor、Place、Time论元，使用gold触发词的实验结果如下图：

使用预测的触发词的实验结果如下图：

使用ThT_hTh和AmA_mAm模型在远程监督的测试集中，论元正确预测的准确率为79%。

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