Traditionella metoder för att upptäcka ACE-händelser betraktar i första hand flera händelser i en mening som oberoende och känner igen dem separat genom att använda information på meningsnivå. Händelser i en mening är dock vanligtvis beroende av varandra och information på straffnivå är ofta otillräcklig för att lösa tvetydigheter för vissa typer av händelser. I detta dokument föreslås en ny ram som kallas Hierarkiska och Bias Tagging Networks med Gated Multi-level Uppmärksamhet Mechanisms (HBTNGMA) för att lösa de två problemen samtidigt. För det första föreslår vi en hierarkisk och partisk märkning av nätverk för att upptäcka flera händelser i en mening kollektivt. Sedan utformar vi en gated multi-level uppmärksamhet för att automatiskt extrahera och dynamiskt sammanfoga meningsnivå och dokument-nivå information. De experimentella resultaten av de allmänt använda ACE-data från 2005 visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar andra toppmoderna metoder.
REF undersökte gated multi-level uppmärksamhet och hierarkisk taggning för att upptäcka flera händelser i en mening samtidigt.
Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with Gated Multi-level Attention Mechanisms
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}