17 天前

TIMERS:文档级时间关系抽取

{Dinesh Manocha, Quan Hung Tran, Vlad Morariu, Franck Dernoncourt, Rajiv Jain, Puneet Mathur}
TIMERS:文档级时间关系抽取
摘要

我们提出了TIMERS——一种面向英文文档级时间关系分类的时间(TIME)、修辞(Rhetorical)与句法(Syntactic)感知模型。该方法在传统局部句法特征的基础上,引入了来自语义角色标注的修辞话语特征与时间论元信息,并通过门控关系图卷积网络(Gated Relational-GCN)进行训练。大量实验表明,得益于其在话语层面的建模能力,所提出模型在TDDiscourse、TimeBank-Dense和MATRES三个数据集上的表现相较以往方法提升了5%至18%。