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具有Event-Argument相关性的事件因果关系提取方法

时间:2023-02-02 14:59

人气:

作者:admin

标签: 模型  网格  架构 

导读:事件因果关系识别(ECI)旨在检测两个给定文本事件之间是否存在因果关系,是事件因果关系理解的重要任务。然而,ECI 任务忽略了关键的事件结构和因果因果关系组件信息,使其难以...

一句话总结

本文从已有的事件因果关系识别(ECI)重新提出了一种新的信息抽取任务:事件因果关系提取(ECE)从纯文本当中,并提出一种 dual grid tagging scheme方法。

论文:【COLING2022】Event Causality Extraction with Event Argument Correlations
地址//arxiv.org/pdf/2301.11621.pdf
代码//github.com/cuishiyao96/ECE
单位:中科院、北邮

摘要

事件因果关系识别(ECI)旨在检测两个给定文本事件之间是否存在因果关系,是事件因果关系理解的重要任务。然而,ECI 任务忽略了关键的事件结构和因果因果关系组件信息,使其难以用于下游应用。

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在本文中,我们探索了一项新任务,即事件因果关系提取 (ECE),旨在从纯文本中提取因果事件因果关系对及其结构化事件信息。

ECE 任务更具挑战性,因为每个事件都可以包含多个事件参数,在事件之间建立细粒度的相关性来决定因果事件对。

因此,我们提出了一种具有双网格标记方案(dual grid tagging scheme)的方法来捕获 ECE 的事件内和事件间参数相关性。

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此外,我们设计了一个事件类型增强的模型架构来实现双网格标记方案。

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实验证明了我们方法的有效性,广泛的分析指出了 ECE 未来的几个方向。

实验与分析

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审核编辑 :李倩

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