Möjligheter att upptäcka tidsmässiga samband mellan två händelser kan vara till nytta för många tillämpningar. De flesta av de befintliga klassificatörerna för tidsförhållande utbildades på ett övervakat sätt. Istället utforskar vi observationen att regelbundna händelser par visar en konsekvent temporal relation trots sina olika sammanhang, och dessa rika sammanhang kan användas för att träna en kontextuell temporal relation klassificerare, som ytterligare kan känna igen nya temporal relation sammanhang och identifiera nya regelbundna händelser par. Vi fokuserar på att upptäcka efter och före tidsmässiga relationer och designa en svagt övervakad inlärningsmetod som extraherar tusentals regelbundna händelsepar och lär sig en kontextuell tidsmässig relation klassificerare samtidigt. Utvärderingen visar att de förvärvade regelbundna händelseparen är av hög kvalitet och innehåller rik allmängiltig kunskap och domänspecifik kunskap. Dessutom uppnår den svagt övervakade utbildade klassifieraren för tidsförhållande jämförbara resultat med de toppmoderna övervakade systemen.
REF utbildade samtidigt en tidsmässig "före/efter"-relation klassificerare och förvärvade händelsepar som regelbundet befinner sig i en tidsmässig relation genom att undersöka observationen att vissa händelsepar tenderar att visa samma tidssamband oavsett sammanhang.
A Weakly Supervised Approach to Train Temporal Relation Classifiers and Acquire Regular Event Pairs Simultaneously
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}