تهدف مهمة اكتشاف الحدث (ED) في استخراج المعلومات إلى الاعتراف وتصنيف كلمات الأحداث في النص. تميز التقدم الأخير نماذج لغوية متقدمة للمحولات المتقدمة (على سبيل المثال، بيرت) كعنصر حاسم في النماذج الحديثة للإد. ومع ذلك، فإن الحد الطول لنصوص الإدخال هو ح
اجز لمثل هذه النماذج المحددة لأنها لا تستطيع تشفير سياق مستوي المستند طويل المدى الذي ثبت أنه مفيد لإد إد. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح طريقة رواية لنموذج سياق مستوى المستندات لتحديد الجمل ذات الصلة بشكل حيوي في وثيقة التنبؤ بالحدث بالسجن الهدف. سيتم بعد ذلك زيادة الجملة المستهدفة بالجمل المختارة وتستهلكها النماذج اللغوية القائمة على المحولات لتعلم التمثيل المحسن. تحقيقا لهذه الغاية، يتم استخدام خوارزمية التعزيز لتدريب اختيار الجملة ذات الصلة من أجل إد. يتم بعد ذلك تقديم العديد من أنواع المعلومات لتشكيل وظيفة المكافآت لعملية التدريب، بما في ذلك أداء إد، وإشراك الجملة، وعلاقات الخطاب. تجاه تجاربنا الواسعة على مجموعات البيانات القياسية المتعددة تكشف عن فعالية النموذج المقترح، مما يؤدي إلى أداء جديد من الفنادق الجديدة.
يعاني العمل السابق على علاقة Crosslingual واستخراج الأحداث (REE) من قضية التحيز أحادي الأحادي بسبب تدريب النماذج على بيانات اللغة المصدر فقط. تتمثل نهج التغلب على هذه المسألة في استخدام البيانات غير المستهلكة في اللغة المستهدفة لمساعدة محاذاة تمثيلات
crosslingual، أي عن طريق خداع تمييز لغة. ومع ذلك، نظرا لأن هذا النهج غير بشرط على معلومات الفصل، فإن مثال لغوي مستهدف يمكن أن يتماشى بشكل غير صحيح إلى مثال لغة مصدر لفئة مختلفة. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح طريقة محاذاة Crosslingual الجديدة التي ترفد معلومات الفئة من مهام REE لتعلم التمثيل. على وجه الخصوص، نقترح تعلم نسختين من ناقلات التمثيل لكل فصل في مهمة ري بناء على أمثلة اللغة أو الهدف المستهدف. سيتم بعد ذلك محاذاة ناقلات التمثيل للفصول المقابلة لتحقيق محاذاة علم الفئة للتمثيلات crosslingual. بالإضافة إلى ذلك، نقترح مواصلة مواءمة مقالات التمثيل لفئات الكلمات العالمية للألوج (أي أجزاء من العلاقات بين الكلام والاعتماد). على هذا النحو، يتم تقديم آلية تصفية جديدة لتسهيل تعلم تمثيلات فئة Word من تمثيلات السياق على نصوص الإدخال بناء على التعلم المشددي. نقوم بإجراء تجارب متشددة واسعة النطاق مع اللغة الإنجليزية والصينية والعربية على مهام ري. توضح النتائج فوائد الطريقة المقترحة التي تقدم بشكل كبير الأداء الحديث في هذه الإعدادات.
