背景紹介: イベント抽出は自然言語処理分野の人気のあるタスクであり、与えられたテキストからイベントトリガー語とその関連する論点を特定することを目的としています。このタスクは通常、イベント検出(イベントトリガー語の抽出)と論点抽出の2つのサブタスクに分かれています。従来のパイプラインアプローチではこの2つのサブタスクを別々に実行していましたが、エラーの伝搬が問題となっていました。近年、jointモデルが注目を集め、2つのサブタスクを統一して学習することができ、エラー伝搬を回避できますが、引き続き論点の多重利用(argument multiplexing)の問題を無視していました。 論文概要: 本論文では、マルチグラフ表現に基づくイベント抽出フレームワークを提案しています。マルチグラフでは2つの...