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OntoED: Low-resource Event Detection with Ontology Embedding

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ACL2021 论文 OntoED: Low-resource Event Detection with Ontology Embedding,提出一种方法解决事件抽取任务中的low-resource问题,通过事件-事件之间的关系构建事件本体及其embedding,将原本的分类问题(一个事件对应一个类别标签,各个事件之间没有关系)转换成相似度问题(一个事件对应一个embedding),事件embedding可以通过事件之间的关系来学习,采用的形式是映射矩阵,即一个事件embedding可以通过关系矩映射到和它相关的另一个事件embedding,每种关系对应一个映射矩阵。从事件本体的角度看,low-resource事件的问题被规避掉了,转而变成事件之间的关系是否足够丰富,只要事件之间的关系足够丰富,就可以学到质量不错的embedding,即使是low-resource事件,他们的embedding也能包含足够的信息。值得一提的是一个事件的embedding初始化,是由数据集中对应该事件的所有instance的编码信息完成的,一般是instance的句子输入到BERT得到的CLS token representation,再对取平均,即事件embedding中的信息本质上还是来自文本。换句话说,low-resource事件相关的语料很少,但是和它相关的其他事件的语料很多,通过事件之间的关系,把部分信息转移给low-resource事件。

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