Händelseextrahering är en särskilt utmanande typ av informationsextrahering (IE). De flesta nuvarande system för extrahering av händelser bygger på lokal information på fras- eller meningsnivå. Detta lokala sammanhang kan dock vara otillräckligt för att lösa oklarheter när det gäller att identifiera vissa typer av händelser; information från ett bredare perspektiv kan bidra till att lösa vissa av dessa tvetydigheter. I det här dokumentet använder vi dokumentnivåinformation för att förbättra prestandan för ACE-extrahering av händelser. I motsats till tidigare arbete begränsar vi oss inte till information om händelser av samma typ, utan använder information om andra typer av händelser för att göra förutsägelser eller lösa tvetydigheter gällande en viss händelse. Vi lär oss sådana relationer av träningens corpus och använder dem för att förutsäga händelser och händelseargument i en text. Experiment visar att vi kan få 9,0% (absolut) vinst i utlösa (händelse) klassificering, och mer än 8% vinst för argument (roll) klassificering i ACE händelse extraktion.
REF använder information om andra typer av händelser för att göra förutsägelser eller lösa oklarheter om en viss händelse.
Using Document Level Cross-Event Inference to Improve Event Extraction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}