ICDM 2020 知识图谱竞赛：消费者事件因果抽取
计算与语言
2024-04-25 v2 人工智能
摘要
消费者事件因果抽取旨在抽取文本中某些事件背后的潜在原因，因应用广泛近年来备受关注。ICDM 2020 会议设立了一项评测竞赛，旨在抽取事件及所抽取事件在指定主体（品牌或产品）下的原因。在该任务中，我们主要关注如何构建端到端模型，并同时抽取多种事件类型与事件原因。为此，我们引入新视角重新审视关系型事件因果抽取任务，并提出一种新颖的序列标注框架，而非分别抽取事件类型与事件原因。实验表明，即便编码器模块使用初始化的预训练 BERT 编码器，我们的框架仍优于基线方法，显示出新标注框架的威力。在本次竞赛中，我们的团队在第一阶段排行榜获得第 1 名，在最终阶段排行榜获得第 3 名。
引用
@article{arxiv.2110.15722,
title = {ICDM 2020 Knowledge Graph Contest: Consumer Event-Cause Extraction},
author = {Congqing He and Jie Zhang and Xiangyu Zhu and Huan Liu and Yukun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15722},
year = {2024}
}