EXCEEDS：基于 nugget 分布建模的科学领域复杂事件抽取方法

理解特定领域的事件对于掌握该领域至关重要。尽管事件抽取研究在新闻、金融和生物等多个领域取得了显著进展，但在科学领域的事件抽取仍缺乏系统的数据集支持和针对性方法。与其他领域相比，科学领域具有两个特征：（1）nugget 和事件更密集；（2）信息形式更为复杂。为解决上述问题，我们首先构建了 SciEvents 数据集，这是一个规模大且针对科学领域设计了特定模式的多事件文档级数据集。该数据集包含 2,508 篇文档和 24,381 个事件，经过多阶段的人工标注和质量控制。随后，我们提出了 EXCEEDS，这是一个通过将密集的 nugget 编码为网格矩阵，将复杂事件抽取简化为基于 nugget 的网格建模任务的端到端科学事件抽取框架。在 SciEvents 数据集上的实验表明，EXCEEDS 在事件抽取任务中实现了最新的性能。我们将 SciEvents 数据集和 EXCEEDS 框架均公开发布，以促进未来的研究。