AAAI2022 | 针对事件论元抽取学会高效地提问

事件参数抽取(EAE)是信息抽取时发现特定事件角色参数的重要任务。在本研究中，我们将EAE转换为一个基于问题的完形填空任务，并对固定离散标记模板性能进行实证分析。由于生成人工注释的问题模板通常是耗时且耗费劳动，我们进一步提出了一种名为“Learning to Ask”的新方法，该方法可以在无需人工注释的情况下学习EAE的优化问题模板。我们使用ACE-2005数据集进行实验，结果表明我们基于优化提问的方法在fewshot和全监督设定中都取得了最先进的性能。