Traditionella metoder för utvinning av ACE-händelser bygger vanligtvis på sekventiella pipelines med flera stadier, som lider av felspridning eftersom händelseutlösare och argument förutspås isolerat av oberoende lokala klassificeringar. Däremot föreslår vi en gemensam ram som bygger på strukturerade förutsägelser och som tillsammans utlöser och argumenterar för att de lokala förutsägelserna ska kunna förbättras ömsesidigt. Dessutom föreslår vi att man införlivar globala funktioner som uttryckligen fångar upp beroendet av flera triggers och argument. Experimentella resultat visar att vår gemensamma strategi med lokala funktioner överträffar den piped baslinje, och att lägga till globala funktioner ytterligare förbättrar prestandan avsevärt. Vår strategi går vidare med toppmoderna händelser på straffnivå, och överträffar till och med tidigare argument för märkningsmetoder som använder extern kunskap från andra meningar och dokument.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Ref föreslog några globala funktioner för att fånga beroendet av flera händelser triggar och argument.
Joint Event Extraction via Structured Prediction with Global Features
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}