基于因果新闻语料库的事件因果关系识别——共享任务3，案例2022

菲奥娜·安汀·谭,汉西·赫蒂亚拉奇奇,阿里·胡里耶托·奥卢,托马索·卡塞利,奥努尔·尤卡,Farhana Ferdousi莉莎,内列克·奥斯蒂克

摘要
CASE 2022的事件因果关系识别共享任务涉及两个子任务，分别处理因果新闻语料库。子任务1要求参与者预测句子是否包含因果关系。这是一个有监督的二进制分类任务。子任务2要求参与者确定每个因果句子的原因、效果和信号跨度。这可视为一项监督序列标记任务。对于这两个子任务，参与者上传了对搁置测试集的预测，并分别根据子任务1和2的二进制F1和宏F1分数进行排名。本文总结了向我们的比赛提交结果的17支球队的工作，以及收到的12篇系统描述论文。子任务1和子任务2的F1得分最高，分别为86.19%和54.15%。所有性能最佳的方法都涉及到经过预训练的语言模型，这些语言模型可以根据目标任务进行微调。在本文中，我们进一步讨论了这些方法，并分析了参与者系统中的错误。
选集ID：
2022.案例1.28
体积：
第五届从文本中自动提取社会政治事件（CASE）的挑战和应用研讨会论文集
月份：
十二月
年份：
2022
地址：
阿拉伯联合酋长国阿布扎比（混合）
编辑：
阿里·胡里耶托卢,赫里斯托·塔涅夫,瓦尼·扎瓦雷拉,埃尔登·约鲁克
地点：
案例
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
195–208
语言：
网址：
https://aclantology.org/2022.case-1.28
内政部：
10.18653/v1/2022.案例-28
比比键：
引用（ACL）：
菲奥娜·安汀·谭（Fiona Anting Tan）、汉西·赫蒂亚拉奇（Hansi Hettiarachchi）、阿里·胡里耶托卢（Ali Hürriyeto-lu）、托马索·卡塞利（Tommaso Caselli）、奥努尔·尤卡（Onur Uca）、法拉哈娜·费尔杜西·丽莎（Farhana Ferd。2022基于因果新闻语料库的事件因果关系识别——共享任务3，CASE 2022.英寸从文本中自动提取社会政治事件的挑战和应用第五次研讨会论文集（CASE），第195-208页，阿拉伯联合酋长国阿布扎比（混合）。计算语言学协会。
引用（非正式）：
基于因果新闻语料库的事件因果关系识别——共享任务3，CASE 2022（Tan等人，CASE 2022）
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视频：
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