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上传时间: 2021-03-31
详细说明:事件-事件关系提取的联合约束学习
这是EMNLP 2020论文资源的资源库。 该存储库包含本文中使用的源代码和数据集。
抽象的
了解自然语言涉及识别多个事件在结构上和时间上如何相互影响。 在此过程中,可以诱导事件复合体,这些复合体以时间顺序和成员关系相互交织的形式组织了多个粒度事件。 由于缺乏针对这些关系现象的联合标记数据,并且对它们表达的结构有所限制,我们提出了一种联合约束学习框架来对事件-事件关系进行建模。 具体而言,该框架通过将这些约束转换为可区分的学习目标,从而在多个时间和子事件关系之内和之间实施了逻辑约束。 我们证明了我们的联合约束学习方法可以有效地弥补缺少联合标记数据的不足,并且在时间关系提取和事件层次结构构建方面均优于基准的SOTA方法,从而取代了常用但更昂贵的全局推理过程。 我们还提出了一个有前途的案例研究,显示了我们的方法在诱导外部语料上的事件复合体方面的有效性。
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