في حين أن طرازات اللغة المدربة مسبقا (PTLMS) حققت نجاحا ملحوظا في العديد من مهام NLP، إلا أنها ما زالوا يكافحون من أجل المهام التي تتطلب منطق الحدث الزمني، وهو أمر ضروري للتطبيقات المرن في الحدث. نقدم نهجا مستمرا مسبقا يزود PTLMS مع المعرفة المستهدفة
حول العلاقات الزمنية للحدث. نقوم بتصميم أهداف التعلم ذات الإشراف الذاتي لاستعادة الحدث الملثمان والمؤشرات الزمنية وتمييز الأحكام من نظرائهم الفاسد (حيث تم استبدال الحدث أو المؤشرات الزمنية). بمزيد من التدريب مسبقا PTLM مع هذه الأهداف بشكل مشترك، نعزز انتباهها إلى الحدث والمعلومات الزمنية، مما أدى إلى تعزيز القدرة المعززة على المنطق الزمني للحدث. هذا ** e ** ffective ** con ** إطار ما قبل التدريب المعدني ** ه ** تنفيس ** T ** منطق Emporal (Econet) يحسن عروض الضبط الدقيقة PTLMS عبر خمسة استخراج العلاقات والسؤال وتحقق عروضا جديدة أو على قدم المساواة في معظم مهامنا المصب لدينا.
