洛美：大型本体多语言提取

帕特里克·夏，秦广惠，悉达斯·瓦西西塔，陈云墨，陈同飞，钱德勒·梅，克雷格·哈曼，凯尔·罗林斯，亚伦·史蒂文·怀特，本杰明·范·杜姆

摘要
我们提出了LOME，一个用于执行多语言信息提取的系统。给定文本文档作为输入，我们的核心系统使用FrameNet（Baker et al.，1998）解析器识别文本实体和事件提及的跨度。随后，它执行共引用解析、细粒度实体类型化和事件之间的时间关系预测。通过这样做，系统构建了一个以事件和实体为中心的知识图。我们可以进一步将第三方模块应用于其他类型的注释，如关系提取。我们的（多语言）第一方模块要么表现出色，要么与（单语）最先进的技术相竞争。我们通过使用XLM-R（Conneau等人，2020年）等多语言编码器以及利用多语言培训数据来实现这一点。LOME是Docker Hub上的Docker容器。此外，该系统的轻量级版本可以作为web演示进行访问。
选集ID:
2021.每个演示19
体积：
计算语言学协会欧洲分会第16届会议记录：系统演示
月份：
四月
年份：
2021
地址：
在线的
编辑：
迪米特拉·格卡齐亚，杰梅·塞达
地点：
出口许可证
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页码：
149–159
语言：
网址：
https://aclantology.org/2021.eacl-demos.19
内政部：
10.18653/v1/2021.eacl-demos.19
比比键：
引用（ACL）：
Patrick Xia、Guanghui Qin、Siddharth Vashishtha、Yunmo Chen、Tongfei Chen、Chandler May、Craig Harman、Kyle Rawlins、Aaron Steven White和Benjamin Van Durme。2021LOME：大型本体多语言抽取.英寸计算语言学协会欧洲分会第16届会议记录：系统演示，第149-159页，在线。计算语言学协会。
引用（非正式）：
LOME：大型本体多语言抽取（Xia等人，EACL 2021）
复制引文：
PDF格式：
https://aclantology.org/2021.eacl-demos.19.pdf
数据
菲格, 框架网, OntoNotes 5.0
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