no code implementations • CCL 2021 • Qianying Dai, Fang Kong
“时序关系识别是信息抽取领域的一个重要分支, 对文本理解发挥着关键作用。按照关联对象的不同, 时序关系分为三大类:事件对(E-E)间的时序关系, 事件与时间表达式间(E-T)的时序关系, 事件与文档建立时间(E-D)间的时序关系。不同关系类型孤立识别的方法忽视了其间隐含的关联信息, 针对这一问题构建了基于信息交互增强的时序关系联合识别模型。通过在不同神经网络层之间共享参数实现E-E与E-T时序关系的语义交流, 利用两者的潜在联系提高识别精度。在Time-Bank Dense语料上的一系列实验表明, 该方法优于现有的大多数神经网络方法。”
