Att representera strukturerade händelser som vektorer i kontinuerligt utrymme erbjuder ett nytt sätt att definiera täta funktioner för tillämpningar för bearbetning av naturligt språk (NLP). Tidigare arbete har föreslagit effektiva metoder för att lära sig händelser representationer som kan fånga syntaktisk och semantisk information över text corpus, visar sin effektivitet för nedströms uppgifter som händelsedrivna bestånd förutsägelse. Å andra sidan innehåller händelser som utvunnits ur råa texter inte bakgrundskunskap om enheter och relationer som de nämns. För att ta itu med denna fråga föreslås i detta dokument att extra information ska hämtas från kunskapsgrafen, som ger grundläggande sanning såsom attribut och egenskaper hos enheter och kodar för värdefulla relationer mellan enheter. I synnerhet föreslår vi en gemensam modell för att kombinera kunskapsgrafinformation med den objektiva funktionen hos en händelse som införlivar inlärningsmodell. Experiment om händelselikhet och prognoser på aktiemarknaden visar att vår modell är mer kapabel att få bättre eventinbäddningar och göra mer exakta förutsägelser på aktiemarknaden volatiliteter.
Nyligen har den externa informationen från kunskapsgrafer införlivats i inlärningsprocessen för att generera händelse representationer REF.
Knowledge-Driven Event Embedding for Stock Prediction
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}