Effiziente Erkennung verschachtelter Ereignisse durch Identifizierung von Pivot-Elementen

Khái niệm cốt lõi

Das Modell PerNee extrahiert verschachtelte Ereignisse hauptsächlich durch die Erkennung von Pivot-Elementen, die gleichzeitig als Argumente äußerer Ereignisse und als Auslöser innerer Ereignisse fungieren.

Tóm tắt

Der Artikel präsentiert das PerNee-Modell, das darauf abzielt, verschachtelte Ereignisse effizient zu extrahieren. Verschachtelte Ereignisse sind eine Art komplexer Ereignisstrukturen, bei denen ein Ereignis rekursiv andere Ereignisse als Argumente enthält.

Schlüsselpunkte:

• Pivot-Elemente (PE) sind spezielle Elemente, die gleichzeitig als Argumente äußerer Ereignisse und als Auslöser innerer Ereignisse fungieren und so die verschachtelten Strukturen verbinden.
• Bestehende Methoden haben Schwierigkeiten, mit den dualen Identitäten von PEs umzugehen, da sie diese entweder als reine Argumente oder als reine Auslöser behandeln.
• PerNee erkennt PEs, indem es die Beziehung zwischen Auslöserpaaren klassifiziert, anstatt sie als Argumente oder Auslöser zu behandeln.
• Darüber hinaus verwendet PerNee Prompt-Lernen, um Informationen zu Ereignistypen und Argumentrollen für bessere Darstellungen zu nutzen.
• Um die Beschränkungen bestehender Datensätze zu überwinden, wird ein neuer Datensatz namens ACE2005-Nest erstellt, der eine größere Vielfalt an Ereignistypen mit verschachtelten Strukturen abdeckt.
• Experimente zeigen, dass PerNee konsistent die besten Ergebnisse auf ACE2005-Nest, Genia11 und Genia13 erzielt.

Thống kê

"Nested events involve a kind of Pivot Elements (PEs) that simultaneously act as arguments of outer-nest events and as triggers of inner-nest events, and thus connect them into nested structures."
"Existing NEE methods typically employ two separate modules to extract triggers and arguments, and recognize those overlapping ones as PEs. However, due to their more trigger-like characteristics of PEs, it is difficult for the argument extraction module to recognize them as the arguments of outer-nest events, which affects the performance of those existing methods on NEE."

Trích dẫn

"Nested Event Extraction (NEE) aims to extract complex event structures where an event contains other events as its arguments recursively."
"Nested events involve a kind of Pivot Elements (PEs) that simultaneously act as arguments of outer-nest events and as triggers of inner-nest events, and thus connect them into nested structures."
"This special characteristic of PEs brings challenges to existing NEE methods, as they cannot well cope with the dual identities of PEs."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Nested Event Extraction upon Pivot Element Recogniton

by Weicheng Ren... lúc arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.12960.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie könnte man die Erkennung von Pivot-Elementen mit komplexeren Ereignisstrukturen wie mehrschichtigen verschachtelten Ereignissen erweitern?

Um die Erkennung von Pivot-Elementen mit komplexeren Ereignisstrukturen wie mehrschichtigen verschachtelten Ereignissen zu erweitern, könnte man verschiedene Ansätze verfolgen:

Hierarchische Modellierung: Ein Ansatz wäre die Implementierung eines hierarchischen Modells, das in der Lage ist, mehrere Ebenen von verschachtelten Ereignissen zu erkennen. Dies würde eine tiefere Analyse der Ereignisstruktur ermöglichen.
Graphenbasierte Ansätze: Die Verwendung von Graphenmodellen könnte helfen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Ereignisebenen zu modellieren und die Erkennung von Pivot-Elementen in komplexen Strukturen zu verbessern.
Rekursive Erkennung: Durch die Implementierung einer rekursiven Erkennungsmethode könnte das Modell in der Lage sein, verschachtelte Ereignisse auf mehreren Ebenen zu identifizieren und die Pivot-Elemente entsprechend zu klassifizieren.

Welche zusätzlichen Informationsquellen könnten verwendet werden, um die Leistung des PerNee-Modells bei der Erkennung verschachtelter Ereignisse weiter zu verbessern?

Um die Leistung des PerNee-Modells bei der Erkennung verschachtelter Ereignisse weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationsquellen genutzt werden:

Semantische Wissensbasen: Die Integration von semantischen Wissensbasen wie WordNet oder FrameNet könnte dem Modell helfen, ein tieferes Verständnis von Ereignistypen und deren Beziehungen zu erlangen.
Externe Ereignisdatensätze: Die Nutzung von externen Ereignisdatensätzen aus verschiedenen Domänen könnte die Vielfalt der trainierten Ereignistypen erhöhen und die Erkennung verschachtelter Ereignisse in unterschiedlichen Kontexten verbessern.
Sprachmodelle mit spezifischen Ereignisinformationen: Die Feinabstimmung von Sprachmodellen mit spezifischen Ereignisinformationen könnte die Modellleistung bei der Erkennung von Ereignisstrukturen und Pivot-Elementen weiter optimieren.

Wie könnte man die Methodik zur Erstellung des ACE2005-Nest-Datensatzes auf andere Domänen oder Sprachen ausweiten, um die Vielfalt der Ereignistypen mit verschachtelten Strukturen weiter zu erhöhen?

Um die Methodik zur Erstellung des ACE2005-Nest-Datensatzes auf andere Domänen oder Sprachen auszuweiten und die Vielfalt der Ereignistypen mit verschachtelten Strukturen zu erhöhen, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Domänenspezifische Anpassung: Die Anpassung der Ereignistypen und Argumentrollen an spezifische Domänen könnte die Erstellung eines datensatzspezifischen NEE-Datensatzes ermöglichen.
Multilinguale Annotation: Die Annotation von Ereignisdatensätzen in verschiedenen Sprachen könnte die Erstellung von NEE-Datensätzen für mehrere Sprachen erleichtern und die Vielfalt der Ereignistypen in verschiedenen Sprachkontexten erhöhen.
Crowdsourcing und Expertenwissen: Die Einbeziehung von Crowdsourcing-Plattformen und Fachexperten könnte die Annotation von Ereignisdatensätzen in verschiedenen Domänen und Sprachen unterstützen und die Qualität und Vielfalt der Daten verbessern.