Händelseextrahering är uppgiften att upptäcka vissa angivna typer av händelser som nämns i källspråksdata. Den senaste forskningen om uppgiften är en transduktiv slutsats (t.ex. cross-event inference). I detta dokument föreslår vi en ny metod för händelseextrahering genom att använda kors-entitets-slutsatser. I motsats till tidigare inferensmetoder betraktar vi enhetstypkonsistens som en nyckelfunktion för att förutsäga händelser. Vi använder denna slutledningsmetod för att förbättra det traditionella systemet för utdrag av händelser på straffnivå. Experiment visar att vi kan få 8,6% vinst i utlösa (händelse) identifiering, och mer än 11,8% vinst för argument (roll) klassificering i ACE händelse extraktion.
REF betraktade enhetstypkonsistens som en nyckelfaktor för att förutsäga händelser som nämner och antog en mekanism för informationshämtning för att främja händelseextrahering.
Using Cross-Entity Inference to Improve Event Extraction
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}