Händelsedetektion (ED) och ord sense disambiguation (WSD) är två liknande uppgifter genom att de båda innebär att identifiera klasserna (dvs. händelsetyper eller ordförnimmelser) av något ord i en viss mening. Det är därför möjligt att extrahera den kunskap som döljs i data för WSD, och använda den för att förbättra prestandan på ED. I detta arbete föreslår vi en metod för att överföra den kunskap man lärt sig om WSD till ED genom att matcha de neurala representationer man lärt sig för de två uppgifterna. Våra experiment på två allmänt använda dataset för ED visar effektiviteten av den föreslagna metoden.
Lu och Nguyen REF utnyttjar den dolda kunskapen i data för Word Sense Disambiguation för att förbättra ED-modeller.
Similar but not the Same: Word Sense Disambiguation Improves Event Detection via Neural Representation Matching
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}