Att ta fram biomedicinska händelser ur litteraturen har rönt mycket uppmärksamhet på senare tid. De bäst presterande systemen hittills har varit rörledningar med enkla subtask-specifika lokala klassificeringar. En naturlig nackdel med sådana metoder är kaskadfel som införs i ett tidigt skede av rörledningen. Vi presenterar tre gemensamma modeller för ökad komplexitet som är utformade för att lösa detta problem. Den första modellen utför gemensam trigger och argument extraktion, och lånar sig till en enkel, effektiv och exakt inference algoritm. Den andra modellen fångar upp samband mellan händelser, medan den tredje modellen säkerställer överensstämmelse mellan argument för samma händelse. Slutsatsen i dessa modeller hålls dragbar genom dubbel nedbrytning. De två första modellerna överträffar de tidigare bästa gemensamma tillvägagångssätten och är mycket konkurrenskraftiga med avseende på det nuvarande läget. Den tredje modellen ger de bästa resultat som hittills rapporterats på BioNLP
Ref ytterligare förbättrade resultat genom att fånga upp samband mellan händelser och se till att argumenten stämmer överens.
Fast and Robust Joint Models for Biomedical Event Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}