LED: A Dataset for Life Event Extraction from Dialogs

要約

タイトル：対話からの人生イベント抽出のためのデータセット「LED」

要約：

– ライフログは、個人の推薦やメモリアシスタントなど様々な応用で注目されています。
– 個人の生活イベントを収集・抽出することに関する課題が浮上しています。
– 人々は会話を通じて自分の人生経験を共有することがありますが、その会話から人生イベントを抽出することはほとんど研究されていません。
– 本論文では、対話データにおける細かい人生イベント注釈を含むデータセット「Life Event Dialog」を提案します。
– また、公共のイベント抽出やマイクロブログなど他のソースからの人生イベント抽出と区別して、新しい会話型人生イベント抽出タスクを開始します。
– このタスクに対応するために、OpenIE、関係抽出、イベント抽出の3つの情報抽出フレームワークを探求し、網羅的な実験分析を行います。
– 結果から、現在のイベント抽出モデルは人間の日常会話からの人生イベントを抽出するのにまだ苦労していることが示されました。
– 提案されたデータセット「Life Event Dialog」と情報抽出フレームワークの分析により、今後の対話からの人生イベント抽出の研究が促進されることが期待されます。

要約(オリジナル)

Lifelogging has gained more attention due to its wide applications, such as personalized recommendations or memory assistance. The issues of collecting and extracting personal life events have emerged. People often share their life experiences with others through conversations. However, extracting life events from conversations is rarely explored. In this paper, we present Life Event Dialog, a dataset containing fine-grained life event annotations on conversational data. In addition, we initiate a novel conversational life event extraction task and differentiate the task from the public event extraction or the life event extraction from other sources like microblogs. We explore three information extraction (IE) frameworks to address the conversational life event extraction task: OpenIE, relation extraction, and event extraction. A comprehensive empirical analysis of the three baselines is established. The results suggest that the current event extraction model still struggles with extracting life events from human daily conversations. Our proposed life event dialog dataset and in-depth analysis of IE frameworks will facilitate future research on life event extraction from conversations.

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arxiv.jp, OpenAI