引言：ICASSP 全稱 International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing（國際聲學(xué)、語音與信號處理會議），是由 IEEE 主辦的全世界最大的，也是最全面的信號處理及其應(yīng)用方面的頂級學(xué)術(shù)年會。
睿企科技ICASSP 2021獲錄用的論文
近日，由ICASSP2021組委會正式通知，北京睿企信息科技有限公司（以下簡稱：睿企科技）副總裁王全修作為主要作者，與北京大學(xué)軟件工程國家工程研究中心合作的論文《IMPROVING EVENT DETECTION BY EXPLOITING LABEL HIERARCHY》成功被ICASSP 2021錄用，論文概述如下：
Improving Event Detection By Exploiting label hierarchy
Xiangyu Xi1,2, Wei Ye1,†, Tong Zhang1, Quanxiu Wang3, Shikun Zhang1,†, Huixing Jiang2, Wei Wu2
1 National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China 2 Meituan Group, Beijing, China
3 RICH AI, Beijing, China
事件檢測
事件檢測已經(jīng)作為人工智能領(lǐng)域的一項基礎(chǔ)核心技術(shù)，被廣泛應(yīng)用到事件圖譜的構(gòu)建以及文本摘要的生成。事件檢測中優(yōu)質(zhì)的結(jié)構(gòu)化知識信息，能夠指導(dǎo)我們的智能模型具備更深層的事物理解、更精準(zhǔn)的任務(wù)查詢以及一定程度上的邏輯推理能力，從而對海量的信息分析起到至關(guān)重要的作用。
事件作為信息的一種表現(xiàn)形式，其定義為特定的人及物在特定的時間特定的地點相互作用的事實。事件的組成元素包含觸發(fā)詞、事件類型、論元以及論元角色：
觸發(fā)詞：事件發(fā)生的核心詞，多為動詞和名詞。
事件類型：ACE2005 定義了8種事件類型和33種子類型。其中，大多數(shù)事件抽取均采用33 種事件類型。
論元：事件的參與者。
論元角色：事件論元在事件中充當(dāng)?shù)慕巧?。共?5類角色，例如，攻擊者 、受害者等。
例如：在Baghdad，當(dāng)一個美國坦克對著 Palestine 酒店開火時一個攝影師死去了。該事件信息如下表所示：
事件檢測任務(wù)，需要從文本中檢測：事件觸發(fā)詞 (trigger) 和論元 (argument) ?！甘录|發(fā)詞」是一個事件指稱中最能代表事件發(fā)生的詞，是決定事件類別的重要特征，一般指動詞或名詞?！刚撛故鞘录械膮⑴c者，是組成事件的核心部分，它與事件觸發(fā)詞構(gòu)成了事件的整個框架。識別出事件觸發(fā)詞 (trigger) 和論元 (argument) 后再對這兩個元素進(jìn)行下一步分類處理，由事件觸發(fā)詞分類得到事件類型，由論元分類得到論元角色。利用事件檢測技術(shù)，用戶可以：
免于被大量的無序非結(jié)構(gòu)化文本所湮沒；
讓用戶能夠更快捷地了解到短期內(nèi)發(fā)生的重大事件；
判斷與歷史事件是否存在內(nèi)容上的關(guān)聯(lián)；
檢測每一件事件是否涉及新事件，實時地在某事件發(fā)生時識別出該事件。
然而，由于用戶手頭的文本往往在很短的時間間隔內(nèi)呈現(xiàn)井噴式的增長，這使得準(zhǔn)確、高效的事件檢測研究非常具有挑戰(zhàn)性。
在事件檢測任務(wù)中，主流方法一般將候選觸發(fā)詞（trigger word）直接分類為細(xì)粒度事件，會忽略觸發(fā)詞中的層次結(jié)構(gòu)。為了提高對細(xì)粒度事件類型的檢測能力，在ICASSP2021會議中，睿企科技與美團(tuán)和北大合作，提出了一種挖掘事件類型的層次結(jié)構(gòu)中有價值的語義信息的細(xì)粒度事件檢測方法。
該方法認(rèn)為事件類型層次中有豐富且有價值的語義相關(guān)性，提出了結(jié)合事件的層次信息提供輔助的監(jiān)督信息的方法，來改進(jìn)細(xì)粒度事件檢測。值得注意的是，該方法是第一個利用事件類型的層次結(jié)構(gòu)來改進(jìn)細(xì)粒度事件檢測的。
根據(jù)文章中的描述，該方法把事件可以劃分為兩種不同粒度的層級，從粗粒度（父類）的層級中挖掘與細(xì)粒度（子類）層級事件之間的豐富的語義相關(guān)性，可以讓細(xì)粒度事件的識別更加準(zhǔn)確，即達(dá)到提高對細(xì)粒度事件類型的檢測能力的目的。并通過一種新的 Logits Mapping (LM) 策略，利用標(biāo)簽層次中的補(bǔ)充監(jiān)督信息，通過對細(xì)粒度類型的 Logits 的啟發(fā)式映射，來生成粗粒度類型的 Logits (輸入到分類器的中間表示)。這樣，補(bǔ)充的監(jiān)督信息可以幫助編碼器通過反向傳播產(chǎn)生更精確的 Logits ，從而提供了一種簡單而且不需要額外的參數(shù)，并且有效的方法來改善目標(biāo)任務(wù)。
目前睿企科技已在政務(wù)、警務(wù)等實際業(yè)務(wù)場景中落地該論文提及的先進(jìn)技術(shù)。同時，睿企NLP能力開放平臺也將向廣大開發(fā)者陸續(xù)開放自主研發(fā)的NLP算法服務(wù)能力。
睿企NLP能力開放平臺
睿企科技是一家專注于自然語言處理與決策引擎的認(rèn)知智能高科技公司，自成立以來，致力于對大規(guī)模文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與價值挖掘，通過技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合，為政府提供決策支持，為企業(yè)提供商機(jī)信息。睿企NLP能力開放平臺，提供了70+種細(xì)分的場景化能力，包括實體抽取理解、關(guān)系挖掘、關(guān)鍵詞提取、文本分類、文字識別等，其中僅實體抽取理解就包括證號類實體、人物類實體、地點類實體等11個大類48個服務(wù)能力，這些能力可以直接在產(chǎn)品和應(yīng)用中調(diào)用使用。
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