蜜糖还是毒药？通过因果干预解决少样本事件检测中的触发词诅咒
计算与语言
2021-09-14 v1
摘要
事件检测长期受困于“触发词诅咒”：过拟合触发词会损害泛化能力，而欠拟合则会损害检测性能。这一问题在少样本场景下更为严重。本文从因果视角识别并解决了少样本事件检测（Few-shot Event Detection, FSED）中的触发词诅咒问题。通过使用结构因果模型（Structural Causal Model, SCM）对FSED进行形式化，我们发现触发词是上下文与结果之间的混杂因子，这使得以往的FSED方法极易过拟合触发词。为解决该问题，我们提出在训练期间通过反向门调整对上下文进行干预。实验表明，我们的方法在ACE05、MAVEN和KBP17数据集上显著提升了FSED性能。
引用
@article{arxiv.2109.05747,
title = {Honey or Poison? Solving the Trigger Curse in Few-shot Event Detection via Causal Intervention},
author = {Jiawei Chen and Hongyu Lin and Xianpei Han and Le Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05747},
year = {2021}
}
备注
Accepted to the main conference of EMNLP2021