事件预测：论文概述与常用数据集

"这篇资源主要关注的是事件预测领域的研究，特别是事件预测的论文、常用数据集及其相关的学术贡献。事件预测是自然语言处理和信息提取中的一个重要任务，它涉及到对特定事件序列中下一个可能发生事件的预测。根据预测方法的不同，事件预测可以分为选择式和生成式两种策略。 选择式事件预测相对简单，它提供一组候选事件，模型的任务是选择最有可能发生的那一个。这种模式通常依赖于预先定义好的事件集合，并且评估标准较为明确。例如，2016年AAAI会议上发表的论文《What Happens Next Event Prediction Using a Compositional Neural Network Model》以及2017年的《WhathappensNext？FutureSubeventPredictionUsingContextualHierarchicalLSTM》都探讨了如何利用神经网络模型来预测事件序列中的后续事件。 生成式事件预测则更为复杂，因为模型需要在没有任何候选答案的情况下生成下一个事件。这需要模型具备强大的生成能力和理解上下文的能力，例如2017年EMNLP会议上的《Integrating Order Information and Event Relation for Script Event Prediction》和《Story Comprehension for Predicting What Happens Next》，这两篇论文都研究了如何结合事件之间的顺序信息和关系来提高预测准确性。 数据集在事件预测的研究中扮演着关键角色。例如，NYT数据集被用于多项研究，它包含丰富的结构化事件信息；SinaNews数据集可能用于中文事件预测的研究；Event2Mind和Atomic则是与故事理解和事件推断相关的数据集；rocstories数据集则常用于生成式故事叙述任务，这些都可以为事件预测提供训练和验证的素材。 此外，事件预测也在不断扩展到新的领域，如医疗事件预测。2018年的IJCAI论文《Pairwise-Ranking based Collaborative Recurrent Neural Networks for Clinical Event Prediction》提出了使用协同循环神经网络进行临床事件预测的方法。同时，2018年的KDD会议上的研究《StepDeep: A Novel Spatial-temporal Mobility Event Prediction Framework based on Deep Neural Network》则将深度学习应用于空间-时间移动事件预测，展示了事件预测在时空数据分析中的应用。 2019年的AAAI会议上，有两篇论文进一步探索了不完全标签多任务深度学习和空间-时间事件亚型预报，这表明事件预测正向着更复杂、更具挑战性的方向发展，如考虑时空因素和不完整的标注信息。 事件预测领域的研究正在不断发展，结合深度学习和多任务学习等技术，以及丰富的数据集，研究人员正逐步提升模型预测事件的能力，以期更好地理解和预测现实世界中的各种事件序列。"