「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學(xué)術(shù)直播間，旨在幫助更多的青年學(xué)者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產(chǎn)生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到清華大學(xué)計算機系本科生王子奇，為大家在線解讀其發(fā)表于 ACL 2021 的最新工作：CLEVE: Contrastive Pre-training for Event Extraction。對本期主題感興趣的小伙伴，6 月 24?日（周四）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型能顯著地提升事件抽取的表現(xiàn)，然而現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練方法并沒有特別關(guān)注事件特征，導(dǎo)致構(gòu)建的事件抽取模型不能充分利用大規(guī)模無監(jiān)督數(shù)據(jù)中的豐富事件信息。我們提出了一個基于對比學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練框架 CLEVE，它包含一個文本編碼器和一個圖編碼器，兩個編碼器通過自監(jiān)督的對比學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)事件語義和事件結(jié)構(gòu)的表示。實驗表明，CLEVE 能讓預(yù)訓(xùn)練模型更好地從大型無監(jiān)督數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)事件知識和對應(yīng)的語義結(jié)構(gòu)，從而在有監(jiān)督和無監(jiān)督兩個場景及 ACE 2005 和 MAVEN 兩個數(shù)據(jù)集上都取得了更好的效果。

論文標題：

CLEVE: Contrastive Pre-training for Event Extraction

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2105.14485

代碼鏈接：

https://github.com/THU-KEG/CLEVE

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 背景介紹：當(dāng)前事件抽取的研究進展

• 研究動機：抓取觸發(fā)詞和?色之間的語義關(guān)系

• 相關(guān)工作：對抗學(xué)習(xí)，AMR 解析

• 方法實現(xiàn)：基于 AMR 解析和對抗學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練模型

• 實驗結(jié)果：實驗結(jié)果分析和結(jié)論

• 總結(jié)：論文總結(jié)與未來展望

嘉賓介紹

?王子奇?/ 清華大學(xué)本科生?

王子奇，清華大學(xué)計算機系大四本科生，本科期間在 THUNLP 實驗室進行相關(guān)科研工作，導(dǎo)師為劉知遠副教授。主要研究方向為信息抽取，事件抽取。曾在 EMNLP, ICLR 等頂級會議上發(fā)表若干文章。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復(fù)「AI Drive」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

合作伙伴

????

現(xiàn)在，在「知乎」也能找到我們了

進入知乎首頁搜索「PaperWeekly」

點擊「關(guān)注」訂閱我們的專欄吧

關(guān)于PaperWeekly

PaperWeekly 是一個推薦、解讀、討論、報道人工智能前沿論文成果的學(xué)術(shù)平臺。如果你研究或從事 AI 領(lǐng)域，歡迎在公眾號后臺點擊「交流群」，小助手將把你帶入 PaperWeekly 的交流群里。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | ACL 2021论文解读：基于对抗学习的事件抽取预训练模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。