Vi presenterar CATENA, ett sållbaserat system för tids- och kausalsambandsextraktion och klassificering från engelska texter, som utnyttjar samspelet mellan tids- och kausalmodellen. Vi utvärderar prestandan hos varje sikt, vilket visar att de regelbaserade, maskinlärda och resonemangskomponenterna alla bidrar till att uppnå state-of-the-art prestanda på TempEval-3 och TimeBank-Dense data. Även om orsakssambandet är mycket glesare än de tidsbundna, är arkitekturen och de utvalda funktionerna oftast lämpliga för att tjäna båda uppgifterna. Effekterna av samspelet mellan tids- och orsakskomponenterna, även om de är begränsade, ger lovande resultat och bekräftar det snäva sambandet mellan texternas tidsmässiga och kausala dimension.
Därefter föreslog Ref en siktbaserad metod för att utföra extraktion med gemensamt tids- och kausalt samband, varvid interaktioner mellan tidsmässiga och kausala samband utnyttjades.
CATENA: CAusal and TEmporal relation extraction from NAtural language texts
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}