通过概率偏置重耦合事件字段用于事件抽取
计算与语言
2023-05-22 v1 人工智能
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摘要
事件抽取(EE)旨在从事件提及中识别和分类事件触发词与论元,其已从预训练语言模型(PLMs)中获益。然而,现有的基于PLM的方法忽略了触发词/论元字段的信息,而这对理解事件模式至关重要。为此,我们提出了一种概率重耦合模型增强的事件抽取框架(ProCE)。具体而言,我们首先将句法相关的事件字段建模为概率偏置,以从模糊的纠缠中厘清事件字段。此外,考虑到EE中相同触发词/论元的多次出现,我们探索了相同触发词/论元多个字段之间的概率交互策略,以重耦合相应的已厘清分布并捕获更多潜在信息字段。在EE数据集上的实验证明了我们所提方法的有效性和泛化能力。
引用
@article{arxiv.2305.11498,
title = {Recouple Event Field via Probabilistic Bias for Event Extraction},
author = {Xingyu Bai and Taiqiang Wu and Han Guo and Zhe Zhao and Xuefeng Yang and Jiayi Li and Weijie Liu and Qi Ju and Weigang Guo and Yujiu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.11498},
year = {2023}
}
备注
Published in: ICASSP 2023 - 2023 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)