WISTERIA：注意に基づく時間関係抽出を弱い暗黙信号で強化する—ペアごとの証拠に焦点を当てたTemporal Relation Extraction with Attention
arXiv cs.CL / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、グローバルに顕著なトークンに注目する注意ベースのTREモデルよりも改善する時間関係抽出フレームワークWISTERIAを提案する。
- WISTERIAは各イベントペアに条件付けたうえで上位K個の注意コンポーネントをプーリングし、それらが時間分類のための解釈可能な言語的手がかりに対応しているかを検証する。
- 「before/after/when」のような明示的な時間標識に依存するのではなく、時間の順序を暗黙に符号化する、あらゆる語彙的・統語的・形態的要素を潜在的な信号として扱う。
- 複数のTREベンチマーク（TimeBank-Dense, MATRES, TDDMan, TDDAuto）における実験により、競争力のある精度が示され、どの上位Kトークンが予測に寄与するかについての言語学的分析も提供される。
- 著者らは、時間の言語的手がかりに整合する、局所化されたペアレベルの根拠（rationale）を生成することで、解釈可能性が向上すると主張している。
