ドキュメントレベルのイベント抽出を heterogeneous graph-based interaction model とトラッカーを用いて行う方法

ドキュメントレベルのイベント抽出は、記事全体からイベント情報を認識することを目的としています。このタスクには2つの課題があり、既存の手法はそれらに対処できていないため効果的ではありません。a) 目標となるイベントの引数が文書内の複数の文に分散している；b) 文書内のイベント間の相関関係をモデル化することが容易ではない。本論文では、これらの2つの課題を解決するために、トラッカー付き異種グラフベース相互作用モデル（Heterogeneous Graph-based Interaction Model with a Tracker: GIT）を提案します。最初の課題に対して、GITは異なる文とエンティティ参照間の全体的な相互作用を捉えるために異種グラフ相互作用ネットワークを構築します。2つ目の課題に対して、GITは抽出されたイベントを追跡するトラッカーモジュールを導入し、これによりイベント間の依存関係を捉えます。大規模データセット（鄭ら、2019年）での実験結果は、GITが従来の手法よりもF1スコアで2.8ポイント上回ることを示しています。さらに詳細な分析では、GITが文書内に散在する複数の相関するイベントとイベント引数を効果的に抽出できることが明らかになりました。当方のコードはhttps://github.com/RunxinXu/GIT で公開されています。