タグ: event extraction

Finding the Trigger: Causal Abductive Reasoning on Video Events 

  • Finding the Trigger: Causal Abductive Reasoning on Video Events [59.2]
    Causal Abductive Reasoning on Video Events (CARVE)は、ビデオ内のイベント間の因果関係を特定する。 本稿では、時間空間と意味空間における映像イベントの関係を調査する因果イベント関係ネットワーク(CERN)を提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 16 Jan 2025 05:39:28 GMT)
  • ビデオ内のイベントとその因果関係を特定、対象イベントの発生を説明する因果連鎖の仮説を生成するタスクCausal Abductive Reasoning on Video Events (CARVE)、データ作成及びそれを解くための Causal Event Relation Network (CERN)を提案。
  • 実用上重要ではあるが難しそうなタスク

A Reevaluation of Event Extraction: Past, Present, and Future Challenges

  • A Reevaluation of Event Extraction: Past, Present, and Future Challenges [136.7]
    イベント抽出は近年、多くの応用の可能性から多くの注目を集めている。 最近の研究では、いくつかの評価課題が観察されており、報告されたスコアは真のパフォーマンスを反映していない可能性があることを示唆している。 イベント抽出のための標準化された公正かつ再現可能なベンチマークであるTEXTEEを提案する。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 16 Nov 2023 04:43:03 GMT)
  • Event Extractionのサーベイとベンチマークの提案。以前の評価の問題点の一個目が「Unfair comparison」、「Due to the lack of a standardized evaluation framework, we observe that many approaches are inappropriately compared in the previous literature.」とかなり厳しめ。
  • LLM関連として Llama-2-13B、GPT3.5-turboの結果も記載されているが、特化型モデルと比べて低いスコアとなっている。
  • リポジトリはGitHub – ej0cl6/TextEE: A standardized, fair, and reproducible benchmark for evaluating event extraction approaches