تقدم هذه الورقة أول دراسة حول استخدام نماذج اللغة المدربة مسبقا على نطاق واسع للجيل الآلي من الرسم البياني الصخم على مستوى الحدث للحصول على مستند. على الرغم من النجاح الهائل لأساليب ما قبل التدريب العصبي في مهام NLP، لم يتم استكشاف إمكاناتها للمنطق ا
لزمني على الرسوم البيانية في الأحداث بما فيه الكفاية. جزء من السبب هو صعوبة في الحصول على شركة تدريبية كبيرة مع أحداث مشروح بين الإنسان والروابط الزمنية. نحن نتطلع إلى هذا التحدي باستخدام أدوات IE / NLP الحالية لتوليد كمية كبيرة تلقائيا (89،000) من أزواج المستند المستندات المنتجة للنظام، واقتراح صياغة رواية لمشكلة جيل الرسم البياني للسياق كقوة تعيين تسلسل إلى تسلسل. تمكننا هذه الاستراتيجيات من الاستفادة من النماذج اللغوية التي تم تدريبها مسبقا على بيانات التدريب التي يسببها النظام المهمة لتوليد الرسم البياني. تظهر تجاربنا أن نهجنا فعال للغاية في توليد رسوم بيانية صحيحة هيكليا وذات رأسيا. علاوة على ذلك، يوضح التقييم على Corpus تحديا يدويا عن طريق اليد، أن أسلوبنا تتفوق على أقرب طريقة موجودة من خلال هامش كبير على عدة مقاييس. نعرض أيضا تطبيقا نهرما لنهجنا من خلال تكييفه للإجابة على الأسئلة الزمنية المفتوحة في إعداد فهم القراءة.
