TC-GAT: Graph Attention Network for Temporal Causality Discovery

要約

タイトル：TC-GAT：時間的因果発見のためのグラフ注意ネットワーク
要約：
– 因果関係の抽出は、因果関係知識を追求する上で重要な要素です。
– 時間要素としばしば関連していることがあり、因果関係の抽出は、時間的因果関係の発見に対して重大な意義を持つでしょう。
– このような状況に鑑みて、時間的および因果関係を統合してテキストから因果関係を抽出する方法を提案します。
– タイムスタンプを含むデータセットを作成したあと、TC-GATという新しいモデルを提供します。
– TC-GATモデルは、グラフの注意機構を使用して重みを割り当て、因果関係グラフを取得して隣接行列を決定します。
– さらに、均衡メカニズムを実装して時間的および因果関係の間の相互作用を調整します。
– 実験により、提案された方法が因果関係の抽出タスクにおいて基準モデルを大幅に上回ることが示されました。

要点：
– 因果関係の抽出は、因果関係知識追求において重要である。
– 時間要素と絡まっていることが多く、時間的因果関係の発見に貢献することができる。
– TC-GATという新しいモデルを提供する。
– モデルは、グラフの注意機構を使用して重みを割り当て、因果関係グラフを取得して隣接行列を決定する。
– 均衡メカニズムを実装して時間的および因果関係の間の相互作用を調整する。
– 実験により、提案された方法が因果関係の抽出タスクにおいて基準モデルを大幅に上回ることが示された。

要約(オリジナル)

The present study explores the intricacies of causal relationship extraction, a vital component in the pursuit of causality knowledge. Causality is frequently intertwined with temporal elements, as the progression from cause to effect is not instantaneous but rather ensconced in a temporal dimension. Thus, the extraction of temporal causality holds paramount significance in the field. In light of this, we propose a method for extracting causality from the text that integrates both temporal and causal relations, with a particular focus on the time aspect. To this end, we first compile a dataset that encompasses temporal relationships. Subsequently, we present a novel model, TC-GAT, which employs a graph attention mechanism to assign weights to the temporal relationships and leverages a causal knowledge graph to determine the adjacency matrix. Additionally, we implement an equilibrium mechanism to regulate the interplay between temporal and causal relations. Our experiments demonstrate that our proposed method significantly surpasses baseline models in the task of causality extraction.

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