Olikheterna i språkuttrycken utgör en stor utmaning när det gäller att upptäcka händelser. För att reda ut händelsetyper förlitar sig de nuvarande strategierna på externa NLP-verktyg för att bygga kunskapsrepresentationer. Tyvärr fungerar dessa metoder i ett rörledning paradigm och lider av felspridningsproblem. I detta dokument föreslår vi en kontradiktorisk metod för imitationsbaserad kunskapsdestillering, för första gången, för att ta itu med utmaningen att förvärva kunskap från råsentenser för upptäckt av händelser. I vårt förhållningssätt är en lärarmodul först utformad för att lära sig kunskap representationer från mark-sanningen annoteringar. Sen satte vi upp en studentmodul som bara tar rå-sentenserna som ingång. Studentmodulen lär sig att efterlikna lärarens beteende under ledning av en kontradiktorisk discriminator. På så sätt har processen för kunskapsdestillering från råsentens implicit integrerats i funktionskodningsstadiet för studentmodulen. Till slut används den förbättrade studenten för händelsedetektering, som behandlar råa texter och inte kräver några extra verktygssatser, vilket naturligt eliminerar problemet med felutbredning som rörledning tillvägagångssätt står inför. Vi genomför omfattande experiment på ACE 2005 dataset, och de experimentella resultaten rättfärdigar effektiviteten i vår strategi.
REF destillerar extra kunskap från externa NLP-resurser med hjälp av ett nätverk mellan lärare och studenter.
Exploiting the Ground-Truth: An Adversarial Imitation Based Knowledge Distillation Approach for Event Detection
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}