JSEEGraph：将联合结构化事件抽取作为图解析
计算与语言
2023-06-27 v1
摘要
我们提出一种基于图的事件抽取框架 JSEEGraph，该框架遵循意义表示解析的传统，将事件抽取任务视为通用图解析。它在单一语义图中显式编码实体与事件，并进一步具备编码更广泛附加信息抽取 (IE) 关系并联合推断各任务的灵活性。JSEEGraph 通过通用图解析以端到端方式执行：(1) 与扁平序列标注不同，实体/触发词间的嵌套结构被高效编码为图中的独立节点，从而支持嵌套与重叠的实体及触发词；(2) 实体、关系与事件均可编码于同一图中，其中实体与事件触发词表示为节点，实体关系与事件论元通过边构建；(3) 联合推断避免错误传播并增强不同 IE 任务的互补。我们在两个具有不同结构复杂度的基准数据集 ACE05 与 Rich ERE 上实验，涵盖英语、汉语与西班牙语三种语言。实验结果表明 JSEEGraph 可处理嵌套事件结构，联合求解不同 IE 任务有益，且事件论元抽取尤其受益于实体抽取。我们的代码与模型已开源发布。
引用
@article{arxiv.2306.14633,
title = {JSEEGraph: Joint Structured Event Extraction as Graph Parsing},
author = {Huiling You and Samia Touileb and Lilja Øvrelid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.14633},
year = {2023}
}
备注
To appear in *SEM 2023