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J-GLOBAL ID：202002279222836418   整理番号：20A2274333

文書構造とグラフモデリングによるイベント検出【JST・京大機械翻訳】

Event Detection with Document Structure and Graph Modelling

著者 (5件)： Zhu Peipei (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu, China) ,  Wang Zhongqing (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu, China) ,  Wang Hongling (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu, China) ,  Li Shoushan (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu, China) ,  Zhou Guodong (School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12430  ページ： 593-603  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イベント検出はイベント抽出の基本的タスクである。以前の研究は,通常,基本的イベント検出対象として独立文を使用した。それらは文書情報に依存するイベントトリガーを効果的に同定できない。そのうえ,文書における文章と単語の間に相関がある。したがって,イベント検出のために文書情報を使用する必要がある。本研究では,文書構造に基づくイベント検出のためのグラフモデルを提案した。それは,文書における文章と単語を接続するために使用する。特に,BERTモデルを微調整し,Bi-LSTMを用いて文章とそれらのコンテキスト特徴を学習し,次に,文書関係グラフをモデル化するためにGCNを使用する。文書関係グラフは,異なる文章におけるすべての単語の音声の部分に基づいていて,それはトリガートリガー関係とトリガー-言語関係を確立するのに寄与する。LitBankに関する実験結果は,著者らの提案モデルがすべてのベースラインを著しく上回り,文書情報の妥当性を検証することを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  ネットワーク ,  基準線 ,  *単語
準シソーラス用語： *文書構造 ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： イベント検出 ,  文書情報 ,  文書関係グラフ ,  グラフ畳込みネットワーク

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文書 ,  グラフ ,  モデリング ,  イベント検出