Traditionella tillvägagångssätt för uppgiften ACE händelse extraktion beror vanligtvis på manuellt kommenterade data, som ofta är mödosamt att skapa och begränsad i storlek. Förutom svårigheten med själva händelseextraheringen hindrar därför otillräckliga utbildningsdata också inlärningsprocessen. För att främja händelseextrahering föreslår vi först en modell för händelseextrahering för att övervinna rollöverlappningsproblemet genom att skilja argumentet förutsägelse i termer av roller. För att ta itu med problemet med otillräckliga utbildningsdata föreslår vi dessutom en metod för att automatiskt generera märkta data genom att redigera prototyper och skärma ut genererade prover genom att rangordna kvaliteten. Experiment på ACE2005-datasetet visar att vår utvinningsmodell kan överträffa de flesta befintliga extraktionsmetoder. Dessutom uppvisar införlivandet av vår generationsmetod ytterligare betydande förbättringar. Det får nya state-of-the-art resultat om händelsen extraktion uppgift, inklusive att driva F1 poäng trigger klassificering till 81,1%, och F1 poäng argument klassificering till 58,9%.
REF föreslår en metod för att automatiskt generera märkta data genom att redigera prototyper och skärma ut genererade prover genom att rangordna kvaliteten.
Exploring Pre-trained Language Models for Event Extraction and Generation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}