Detta dokument beskriver IDEST, en ny metod för att lära sig parafraser av händelsemönster. Den bygger på en ny neural nätverksarkitektur som bara bygger på den svaga övervakningssignalen som kommer från de nyheter som publicerades samma dag och nämner samma verkliga enheter. Det kan generalisera över extraktioner från olika datum för att producera en robust parafras modell för händelsemönster som också kan fånga meningsfulla representationer för sällsynta mönster. Vi jämför den med två toppmoderna system och visar att den kan uppnå jämförbar kvalitet när den tränas på en liten datauppsättning. Dess generaliseringskapacitet gör det också möjligt att utnyttja mycket mer data, vilket leder till betydande kvalitetsförbättringar.
REF utforska förekomsten av händelsemönster i alla sammanhang och träna en feedfore neurala nätverk för att producera händelsemönster inbäddningar.
Idest: Learning a Distributed Representation for Event Patterns
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}