利用图卷积网络对文档进行日期推断
计算与语言
2019-02-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
文档日期对许多重要任务至关重要，如文档检索、摘要、事件检测等。尽管现有针对这些任务的方法假设已知准确的文档日期，但这并非总可获得，尤其对于来自Web的任意文档。文档日期推断是一个具有挑战性的问题，需要对文档的时间结构进行推理。先前的文档日期推断系统主要依赖手工特征，同时忽略了此类文档内部结构。本文中，我们提出NeuralDater，一种基于图卷积网络（GCN）的文档日期推断方法，以原则性方式联合利用文档的句法图与时间图结构。据我们所知，这是深度学习在文档日期推断问题上的首次应用。通过在真实世界数据集上的大量实验，我们发现NeuralDater以19%绝对（45%相对）精度点显著优于最先进的基线。
引用
@article{arxiv.1902.00175,
title = {Dating Documents using Graph Convolution Networks},
author = {Shikhar Vashishth and Shib Sankar Dasgupta and Swayambhu Nath Ray and Partha Talukdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.00175},
year = {2019}
}
备注
Accepted at ACL 2018