De flesta tidigare händelseextraheringsstudier har i hög grad förlitat sig på funktioner som härrör från kommenterade händelser nämns, därför kan inte tillämpas på nya händelsetyper utan notation ansträngning. I detta arbete tar vi en ny titt på händelseextrahering och modellerar det som ett grundproblem. Vi utformar en överförbar neural arkitektur, kartläggning händelse nämner och typer gemensamt i ett delat semantiskt utrymme med hjälp av strukturella och kompositionella neurala nätverk, där typen av varje händelse nämner kan bestämmas av den närmaste av alla kandidattyper. Genom att utnyttja (1) tillgängliga manuella anteckningar för en liten uppsättning av befintliga händelsetyper och (2) befintliga händelse ontologier, gäller vårt ramverk för nya händelsetyper utan att kräva ytterligare noteringar. Experiment på både befintliga händelsetyper (t.ex. ACE, ERE) och nya händelsetyper (t.ex. FrameNet) visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är. Utan några manuella noteringar för 23 nya händelsetyper har vårt ramverk med nollbilder uppnått prestanda som är jämförbar med en modell som övervakas av hjärtat och som är tränad från noteringarna av 500 händelser.
REF tar en ny titt på EE genom att kartlägga händelsefall till motsvarande händelse ontologi som innehåller händelsestrukturer för varje händelsetyp.
Zero-Shot Transfer Learning for Event Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}