HAEE: Low-Resource Event Detection with Hierarchy-Aware Event Graph Embeddings

[Ease112]

一言でいうと

テキストから構造化されたイベント情報を抽出するため、イベントグラフ埋め込みによる階層認識モデルHAEEを提案

著者/所属機関

Guoxuan Ding^1,2, Xiaobo Guo¹, Gaode Chen^1,2, Lei Wang¹ and Daren Zha¹

1. Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China
2. School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China

DOI

https://doi.org/10.1007/978-3-031-47240-4_4

会議名(ジャーナル名)

The 22nd International Semantic Web Conference (ISWC2023)

トラック

Research Track

動機

深い意味的な関連性を捉えてイベント検出モデルの性能を向上させる

手法

原因–サブイベントの関係とイベントグラフ埋め込みを組み合わせた新たな階層認識モデルを提案。イベントを極座標に写像し、イベントペアを円上の回転で表現する回転ベースのアプローチを採⽤。

背景

イベント検出はデータ不⾜により限られたデータで学習しなければならないことが課題
抽象的なイベント関係を追加知識として利⽤することが有望視されている

結果

リソースの少ないイベント検出タスクにおいてより⾼い性能を達成

考察

原因表現、サブイベント表現、Ablation studyを含む様々な観点から分析して知⾒を説明

課題

より多くのイベント関係やより複雑な構造、他の情報抽出タスクへの拡張

読んだ範囲

斜め読み程度