Flera state-of-the-art händelse extraktionssystem använder modeller baserade på Support Vector Machines (SVMs) i en pipeline arkitektur, som misslyckas med att utnyttja de gemensamma beroenden som normalt finns bland händelser och argument. Även om det har gjorts försök att övervinna denna begränsning med hjälp av Markov Logic Networks (MLNs), är det fortfarande utmanande att utföra gemensamma slutsatser i MLNs när modellen kodar många högdimensionella sofistikerade funktioner såsom de som är nödvändiga för händelseextrahering. I detta dokument föreslår vi en ny modell för händelseutdragning som kombinerar kraften hos MLN:er och SVM:er, vilket minimerar deras begränsningar. Nyckelidén är att på ett tillförlitligt sätt lära sig och bearbeta högdimensionella funktioner med hjälp av SVM; koda utdata från SVM:er som lågdimensionella, mjuka formler i MLN:er; och använd den överlägsna gemensamma inferenskraften hos MLN:er för att genomdriva gemensamma konsekventa begränsningar över de mjuka formlerna. Vi utvärderar vår strategi för uppgiften att extrahera biomedicinska händelser på BioNLP 2013, 2011 och 2009 Genia delade uppgifter dataset. Vår strategi ger den bästa F1-poäng hittills på BioNLP'13 (53,61) och BioNLP'11 (58,07) datauppsättningar och den näst bästa F1-poäng hittills på BioNLP'09-datauppsättningen (58,16).
REF utnyttjar Markovs logiska nätverk för gemensam slutledning.
Relieving the Computational Bottleneck: Joint Inference for Event Extraction with High-Dimensional Features
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}