Inbäddade händelsestrukturer är en vanlig företeelse i både öppen domän och domänspecifika extraktionsuppgifter, t.ex. kan en "brottshändelse" orsaka en "undersökningshändelse" som kan leda till en "arrest"-händelse. De flesta aktuella metoder behandlar dock händelseextrahering med mycket lokala modeller som extraherar varje händelse och argument självständigt. Vi föreslår ett enkelt tillvägagångssätt för utvinning av sådana strukturer genom att ta trädet av händelseargument relationer och använda det direkt som representation i en omplacering beroende parser. Detta ger ett enkelt ramverk som fångar globala egenskaper hos både bofasta och platta händelsestrukturer. Vi utforskar ett rikt funktionsutrymme som modellerar både de händelser som ska tolkas och sammanhang från den ursprungliga stödjande texten. Vår strategi ger konkurrenskraftiga resultat i utvinningen av biomedicinska händelser från BioNLP'09 delade uppgiften med en F1-poäng på 53,5% i utveckling och 48,6% i testning.
För att fånga globala evenemangsstrukturegenskaper föreslog REF en tolkningsmodell för beroende.
Event Extraction as Dependency Parsing
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}