Händelseschema induktion är uppgiften att lära hög nivå representationer av komplexa händelser (t.ex. en bombning) och deras entitet roller (t.ex., förövare och offer) från omärkt text. Händelsescheman har viktiga kopplingar till tidig NLP-forskning om ramar och skript, samt moderna applikationer som mallextraktion. Ny forskning tyder på att händelser scheman kan läras från rå text. Inspirerad av en piped learner baserad på namngiven enhet coreferens, presenterar detta dokument den första generativa modellen för schema induktion som integrerar coreferenskedjor i lärande. Vår generativa modell är konceptuellt enklare än den rörformade metoden och kräver mycket mindre utbildningsdata. Det ger också en intressant kontrast till en ny HMM-baserad modell. Vi utvärderar på en gemensam datauppsättning för mall schema extraktion. Vår generativa modell matchar rörledningens prestanda och överträffar HMM med 7 F1 poäng (20 %).
En metod för händelseschemainduktion, uppgiften att lära sig hög nivå representationer av komplexa händelser och deras enhetsroller från omärkt text, föreslogs i REF.
Event Schema Induction with a Probabilistic Entity-Driven Model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}