基于密集标注的跨文档事件同一性研究
计算与语言
2021-09-15 v1
摘要
在本文中，我们研究来自不同文档的文本事件的同一性。尽管事件同一性的复杂性质已被先前研究（Hovy 等，2013），但跨文档事件的情况尚不清楚。先前关于跨文档事件共指的工作有两个主要缺陷。首先，它们将标注限制在一组有限的事件类型上。其次，它们未能充分处理事件同一性的概念。此类标注设置减少了事件提及的数量，并阻碍人们考虑准同一关系的可能性。我们提出了一种用于跨文档事件共指的密集标注方法，包含丰富的事件提及来源以及相关联文档对之间的密集标注工作。为此，我们设计了一种带有严格质量控制和易用标注界面的新标注流程。除链接外，我们进一步收集重叠的事件上下文，包括时间、地点和参与者，以揭示同一性决策与上下文之间的关系。我们提出了一个用于跨文档事件共指的开放获取数据集 CDEC-WN，从英文 Wikinews 收集，并开源我们的标注工具包以鼓励对跨文档任务的进一步研究。
引用
@article{arxiv.2109.06417,
title = {Cross-document Event Identity via Dense Annotation},
author = {Adithya Pratapa and Zhengzhong Liu and Kimihiro Hasegawa and Linwei Li and Yukari Yamakawa and Shikun Zhang and Teruko Mitamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.06417},
year = {2021}
}
备注
CoNLL 2021 camera-ready