论文笔记 EMNLP 2018|Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with Gated

1 简介

论文题目：Collective Event Detection via a Hierarchical and Bias Tagging Networks with Gated Multi-level Attention Mechanisms
论文来源：EMNLP 2018
论文链接：https://aclanthology.org/D18-1158.pdf
代码链接：https://github.com/yubochen/NBTNGMA4ED

1.1 创新

• 提出一个新的模型用于事件检测，使用一个分等级和带偏置的标注网络，同时检测一个句子中的多个事件，使用一个门控多等级的注意力机制，自动地抽取和动态地合并上下文信息。

2 背景知识

• 在ACE 2005数据集中，接近30%的句子包含多个事件。

3 方法

模型的整体框架如上图所示，主要包括下面4个部分：

1. Embedding Layer:使用Skip-gram对token进行编码。
2. BiLSTM Layer:使用BiLSTM对句子进行编码，整个句子的编码表示为$h_{si}=[h_{N_w},h_1]$
3. Gated Multi-level Attention:该部分包括两个部分句子级注意力层和文档级注意力层,然后使用Fusion Gate融合这两部分信息，最后每个token被表示为$x{r}_t=[e_t,c{r}_t]$,公式如下：
   句子级：

文档级：

最后将上述两个部分的信息进行合并：

4. Hierarchical Tagging Layer:该部分使用两个Tagging LSTM和一个tagging 注意力自动地事件之间的依赖.
   第一层(与LSTM类似,增加了$t_{t-1}^1$):
   
   第二层(与第一层类似增加了$T_t^a$):
   
   其中$T_t^a$由下面tagging attention计算:
   
   最后对输入进行分类:
   

损失函数如下,使用了偏置权重

4 实验

实验结果如下图:

消融实验:


Case Study: