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Open Domain Atomic Event Extraction via Double Propagation for Chinese Text

机译：通过中文文本双传播进行开放域原子事件提取

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Recent studies show structured atomic event information is beneficial to represent the discourse semantic. However, extracting useful structured representation of events from open domain is a challenging problem. On one hand, previous event extraction methods on special domain, cannot be directly used for open domain because of domain limitation and predefined event pattern. On the other hand, atomic event extraction is simply regarded as a preprocessing step in previous related work, and few studies focus on atomic event extraction in open domain. In this paper, we propose an unsupervised method for Chinese event extraction in open domain. Being directed against the ellipsis and flexible sentence structure in Chinese text, the proposed method exploits double propagation (DP) to combine event extraction and event pattern generation, which does not require seed events or seed event patterns and is able to eliminate noise from syntactic parsing. Experimental results on standard benchmark show that our proposed method outperforms state-of-the-art algorithm.
机译：最近的研究表明，结构化原子事件信息有利于表示话语语义。但是，从开放域中提取事件的有用结构化表示形式是一个具有挑战性的问题。一方面，由于域限制和预定义的事件模式，以前在特殊域上的事件提取方法不能直接用于开放域。另一方面，原子事件提取只是先前相关工作中的预处理步骤，很少有研究关注开放域中的原子事件提取。在本文中，我们提出了一种开放式中文事件提取的无监督方法。针对中文文本中的省略号和灵活的句子结构，该方法利用双重传播（DP）结合了事件提取和事件模式生成，不需要种子事件或种子事件模式，并且能够消除句法分析中的噪声。 。在标准基准上的实验结果表明，我们提出的方法优于最新的算法。

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