DCFEE：文档级金融事件抽取框架与自动标注方法

《DCFEE》论文深入探讨了事件抽取领域的挑战与解决方案，特别是在财经新闻文档处理中的问题。事件抽取是一项关键自然语言处理任务，旨在识别文本中描述事件的实体（如触发词和要素）及其关系，这对于理解和分析新闻报道具有重要意义。 论文首先指出，传统的有监督学习方法在公共数据集（如ACE2005和KBP2015）上的表现优异，但它们高度依赖人工标注的数据，这在特定领域如金融，由于数据标注成本高昂而面临数据稀缺的问题。针对这一局限，DCFEE提出了一种创新的文档级事件抽取框架，它能够通过远程监督（DS）技术自动生成大规模的标注数据，从而克服数据匮乏的障碍。 DCFEE特别关注文档级别的事件抽取，因为在一篇文章中，一个事件往往跨越多个句子，而现有方法大多局限于单个句子。论文介绍了一种关键事件检测模型和要素填充策略，这些策略能够从整个文档中连贯地提取事件，捕捉到事件的完整信息，包括触发词、要素以及它们在事件中的作用（如时间、地点和人物等）。 远程监督是DCFEE的关键组件，它利用文档中的上下文信息来推断事件的存在，无需逐句手动标注，大大提高了标注效率。这种方法允许系统在金融公告等特定领域内扩展到文档级别，显著提升了事件抽取的准确性和覆盖率。 实验部分详细展示了DCFEE在解决数据不足和文档级事件抽取难题上的有效性，通过对大量金融文档的测试，验证了其在事件抽取任务中的优越性能。这篇论文不仅提出了一种新颖的事件抽取框架，还为解决领域特定数据标注问题提供了实用的策略，对于推动事件抽取技术在财经新闻等领域的发展具有重要价值。