Event Time Extraction and Propagation via Graph Attention Networks

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Background(要解决的问题)

当前的事件时间抽取（temporal event grounding，识别出事件的start time和end time）存在的问题

1. 文本中关于时间描述的模糊性，例如2010-Week-01这种；
2. 相互关联的事件之间存在着信息的传递；

Contributions(创新点)

1. 为了解决模糊的时间区间问题（例如2010-Week-01），文章引入了4元组时间表示方法——(earliest possible start date, latest possible start date, earliest possible end date , latest possible end date)这里的日期是天级别的。

   （这个思想来自于TAC-KBP temporal slot filling task）；

2. 为了实现相互关联的事件之间的信息传递，对于一个document，构建event graph，event之间的边通过共享的entity arguments和temporal relation得来。最后，在event graph之上执行GAT，就可以实现事件之间的信息传递了~

3. 基于ACE 2005，重新构建了一个用于event time extraction的数据集。

Preliminary

4-tuple Event Time Representation

event time extraction的目标是就是确定事件的开始时间和结束时间，但是在ACE 2005数据集中，大多数事件都没有明确的start time和end time。为了解决这种不确定性，采用TAC-KBP2011 temporal slot filling task的方式，采用四元组表示事件$e$的时间→$<\tau^{-}_{start},\tau^{+}_{start},\tau^{-}_{end},\tau^{+}_{end}>$，它们分别代表了(earliest possible start date, latest possible start date, earliest possible end date , latest possible end date)，并且它们满足下面的关系：

Method

Experiments

Thinking

有价值的参考文献

不足之处

不懂的地方

可以借鉴的地方