De senaste 10 åren av evenemangsbeställning forskning har fokuserat på att lära partiella beställningar över dokument händelser och tidsuttryck. Den mest populära corpus, TimeBank, innehåller en liten delmängd av den möjliga beställning grafen. Många utvärderingar följer efter genom att bara testa vissa par av händelser (t.ex., endast huvudverb av angränsande meningar). Detta har fått den mesta forskningen att fokusera på specifika elever för partiella märkningar. I detta dokument försöker man knuffa diskussionen från att identifiera vissa förbindelser till alla förbindelser. Vi presenterar nya experiment på starkt sammankopplade händelsegrafer som innehåller 10 gånger fler relationer per dokument än TimeBank. Vi beskriver också en övergång från den enfaldiga eleven till en silbaserad arkitektur som naturligt blandar flera elever till en precisionsrankad kaskad av siktar. Varje sikt lägger till etiketter till händelsediagrammet en i taget, och tidigare siktar informerar senare siktar genom transitiv förslutning. I detta dokument beskrivs därför innovationer i både tillvägagångssätt och uppgift. Vi experimenterar på de tätaste händelsegrafer hittills och visar en 14% vinst över state-of-the-art.
CAEVO, en CAscading EVent Beställning arkitektur av REF, tillämpade en sikt-baserad arkitektur för händelse tidsbeställning.
Dense Event Ordering with a Multi-Pass Architecture
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}