ProtoEM: A Prototype-Enhanced Matching Framework for Event Relation Extraction

要約

イベント関係抽出 (ERE) は、テキスト内のイベント間の複数種類の関係を抽出することを目的としています。
しかし、既存の方法はイベント関係を異なるクラスとして個別に分類しており、これらの関係の固有の意味論を適切に捉えていません。
それらの固有の意味論を包括的に理解するために、本論文では、イベント関係の各タイプのプロトタイプ表現を取得し、複数種類のイベント関係を共同抽出するためのプロトタイプ拡張マッチング (ProtoEM) フレームワークを提案します。
具体的には、ProtoEM は、プロトタイプの表現とプロトタイプのマッチングの 2 段階でイベント関係を抽出します。
最初のステップでは、さまざまなイベント関係の意味を捉えるために、ProtoEM は例を利用して、これらの関係に対応するプロトタイプを表します。
続いて、イベント関係間の相互依存性を把握するために、これらの関係に対応するプロトタイプの依存関係グラフを構築し、モデル化にグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) ベースのモジュールを利用しました。
2 番目のステップでは、新しいイベントのペアの表現を取得し、最初のステップで取得したプロトタイプとの類似性を計算して、それらがどのタイプのイベント関係に属しているかを評価します。
MAVEN-ERE データセットの実験結果は、提案された ProtoEM フレームワークがイベント関係のプロトタイプを効果的に表現でき、さらにベースライン モデルを大幅に改善できることを示しています。

要約(オリジナル)

Event Relation Extraction (ERE) aims to extract multiple kinds of relations among events in texts. However, existing methods singly categorize event relations as different classes, which are inadequately capturing the intrinsic semantics of these relations. To comprehensively understand their intrinsic semantics, in this paper, we obtain prototype representations for each type of event relation and propose a Prototype-Enhanced Matching (ProtoEM) framework for the joint extraction of multiple kinds of event relations. Specifically, ProtoEM extracts event relations in a two-step manner, i.e., prototype representing and prototype matching. In the first step, to capture the connotations of different event relations, ProtoEM utilizes examples to represent the prototypes corresponding to these relations. Subsequently, to capture the interdependence among event relations, it constructs a dependency graph for the prototypes corresponding to these relations and utilized a Graph Neural Network (GNN)-based module for modeling. In the second step, it obtains the representations of new event pairs and calculates their similarity with those prototypes obtained in the first step to evaluate which types of event relations they belong to. Experimental results on the MAVEN-ERE dataset demonstrate that the proposed ProtoEM framework can effectively represent the prototypes of event relations and further obtain a significant improvement over baseline models.

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