Neuer Datensatz zielt darauf ab, die Zeitlinienkonstruktion zu verbessern

Eine Zeitleiste zu erstellen bedeutet, die Reihenfolge herauszufinden, in der Ereignisse in einem Text auftreten. Viele bestehende Methoden dafür übersehen oft wichtige Informationen darüber, wann Dinge geschehen. Um dem entgegenzuwirken, haben wir einen neuen Datensatz namens TimeSET erstellt, der Zeitleisten aus einzelnen Dokumenten enthält. Dieser Datensatz zeigt nicht nur die Reihenfolge der Ereignisse, sondern enthält auch Schlüsselmomente, die aufgrund ihrer Bedeutung ausgewählt wurden.

Wir wollen automatische Zeitleistensysteme verbessern, indem wir verschiedene Ansätze zur Erstellung von Zeitleisten mit grossen Sprachmodellen (LLMs) wie Llama 2 und Flan-T5 vergleichen. Indem wir überprüfen, wie gut diese Modelle die Reihenfolge der Ereignisse verstehen, können wir mehr über ihre Stärken und Schwächen erfahren. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine spezielle Methode besser abschneidet als andere, aber die Erstellung von Zeitleisten bleibt eine grosse Herausforderung für diese Modelle.

#Erstellung von Zeitleisten und ihre Herausforderungen

Die Aufgabe der Erstellung von Zeitleisten besteht darin, Ereignisse in der Reihenfolge zu organisieren, in der sie in einem schriftlichen Inhalt auftreten. Diese Fähigkeit kann in verschiedenen Bereichen nützlich sein, einschliesslich Nachrichtenberichterstattung und Entscheidungsprozessen. In vielen Artikeln werden Ereignisse nicht in chronologischer Reihenfolge beschrieben, was zu Verwirrung führen kann. Zum Beispiel könnte ein Nachrichtenartikel erwähnen, dass jemand eine Sperre erhalten hat, bevor der Grund dafür erklärt wird, was den Lesern falsche Vorstellungen über den Zeitpunkt dieser Ereignisse vermitteln kann.

Frühere Studien haben oft die Erstellung von Zeitleisten untersucht, indem sie Ereignisse mit Zeitmarkern verknüpften oder Ereignisse in Paaren anordneten. Diese Methoden übersehen jedoch manchmal wichtigen Kontext. Wenn zum Beispiel zwei verwandte Ereignisse zur gleichen Zeit passieren, reicht es nicht aus, sie an einer einzigen Zeit zu verankern, um das vollständige Bild zu erhalten.

Um mit solchen Situationen besser umzugehen, müssen wir den Kontext der Ereignisse berücksichtigen. Einige neuere Ansätze konzentrieren sich darauf, Paare von Ereignissen basierend auf ihren zeitlichen Beziehungen zu klassifizieren. Obwohl diese Methode viele Beziehungen erfassen kann, kann sie kostspielig und unpraktisch werden, wenn die Anzahl der Ereignisse steigt. Einige Forscher haben sogar ihren Fokus auf Paare von Ereignissen innerhalb eines einzigen Satzes beschränkt, um Kosten zu sparen.

Neue Formulierungen dieser Aufgaben, wie Natural Language Inference (NLI) oder Machine Reading Comprehension (MRC), wurden ebenfalls untersucht. Diese Ansätze ermöglichen eine breitere Analyse der Modellfähigkeiten, können jedoch nur innerhalb der spezifischen Datensätze verglichen werden, auf denen sie basieren.

#Ein neuer Datensatz: TimeSET

Um diese Herausforderungen anzugehen, haben wir TimeSET entwickelt, einen Datensatz mit Zeitleisten, die aus Wikinews-Artikeln erstellt wurden. Der Datensatz enthält Annotationen, die nicht nur auf Ereignispaaren basieren, sondern auch auf dem Gesamtkontext des Dokuments. Das bedeutet, dass wir sehen können, wie verschiedene Ereignisse im Verlauf des Artikels zueinander in Beziehung stehen.

In TimeSET haben wir uns auf zwei wichtige Aspekte konzentriert: die Auswahl der wichtigsten Ereignisse und die Möglichkeit, partielle Ordnungen in der Ereignisdarstellung zuzulassen. Die Idee ist, den Aufwand für die Annotation von Ereignissen zu reduzieren und es den Forschern einfacher zu machen.

Die Auswahl wichtiger Ereignisse hilft auch sicherzustellen, dass die Zeitleisten, die wir erstellen, die gesamte Erzählung im Text widerspiegeln, während partielle Ordnungen den Annotierungsaufwand verringern, indem jedes Ereignis nur mit seinen nächstgelegenen Nachbarn in der Zeit verbunden wird. Dies bietet einen praktischen Weg, Beziehungen zu erfassen, ohne die Annotatoren zu überfordern.

#Bewertung der Ansätze zur Erstellung von Zeitleisten

Mit unserem neuen Datensatz können wir verschiedene Aufgabenformulierungen zur Erstellung von Zeitleisten untersuchen und sehen, wie gut sie mit LLMs funktionieren. Wir wollen zwei Hauptfragen beantworten: Erstens, welche Formulierung führt zu den besten Ergebnissen bei der Erstellung von Zeitleisten? Zweitens, wie effektiv können offene LLMs die Reihenfolge der Ereignisse erkennen?

Wir haben Benchmarks mit bestehenden Datensätzen durchgeführt, um zu sehen, wie gut LLMs in unterschiedlichen Kontexten der Ereignisanordnung abschneiden. Wir fanden heraus, dass bestimmte Ansätze zu einer besseren Leistung bei der Erkennung der Reihenfolge von Ereignissen führen, aber insgesamt bleibt die Aufgabe für diese Modelle eine grosse Herausforderung.

#Ergebnisse und Analyse

Unsere Experimente haben gezeigt, dass die NLI-Formulierung mit Flan-T5 besser abschneidet als andere Ansätze. Die Gesamtleistung variierte jedoch je nach verwendeter Formulierung. Jedes Modell hatte seine Stärken und Schwächen, was zeigt, dass kein einzelner Ansatz in allen Situationen überlegen ist.

Wir haben auch untersucht, wie die Grösse und Art der Dokumente die Modellleistung beeinflussten. Im Allgemeinen neigten grössere Modelle dazu, besser abzuschneiden, aber dieser Vorteil wurde bei längeren Texten weniger ausgeprägt. Ähnlich hatte die Anzahl der Ereignisse in einem Dokument einen Einfluss auf die Leistung, wobei komplexere Dokumente zu geringerer Genauigkeit führten.

Obwohl unsere Forschung sich hauptsächlich auf englischsprachige Nachrichtenartikel konzentrierte, glauben wir, dass unsere Ergebnisse den Forschern helfen können, bessere Systeme für Aufgaben zur Erstellung von Zeitleisten zu entwickeln. Sie können dieses Wissen auf verschiedene Textarten und Sprachen anwenden.

#Fazit

Zusammenfassend liefert unsere Studie drei Hauptbeiträge: die Erstellung des TimeSET-Datensatzes, ein neues Rahmenwerk zur Bewertung von Methoden zur Erstellung von Zeitleisten und Benchmarks, die die Fähigkeiten von LLMs in Aufgaben zur Ereignisanordnung hervorheben. Wir haben festgestellt, dass LLMs in Aufgaben zur Erstellung von Zeitleisten vielversprechend sind, aber es bleiben erhebliche Herausforderungen, insbesondere in komplexen Szenarien.

Zukünftige Arbeiten könnten darin bestehen, die Datensätze zu erweitern, um mehr Sprachen und Dokumenttypen abzudecken, sowie andere Arten von Beziehungen zwischen Ereignissen zu untersuchen. Dies könnte zu einem umfassenderen Verständnis der ereigniszentrierten Informationsentnahme führen und die Entwicklung robusterer Systeme zur Erstellung von Zeitleisten verbessern.

#Verwandte Arbeiten

Im Bereich der ereigniszentrierten Informationsentnahme haben Forscher lange nach Wegen gesucht, die zeitliche Reihenfolge von Ereignissen zu annotieren. Frühere Ansätze konzentrierten sich hauptsächlich auf zwei Methoden: das Verankern von Ereignissen an spezifischen Zeitmarkern und das Anordnen in Paaren basierend auf ihren Beziehungen.

Die Zeitverankerungsmethode verknüpft Ereignisse direkt mit Zeitangaben, was jedoch zu einer Vereinfachung führen kann. Wenn zwei Ereignisse innerhalb desselben Zeitrahmens auftreten, kann diese Methode deren Reihenfolge möglicherweise nicht genau darstellen. Auf der anderen Seite wurde die paarweise Anordnung in Datensätzen wie TimeBank und MATRES breiter genutzt, begrenzt jedoch oft die Analyse auf kürzere Textabschnitte.

Im Gegensatz dazu zielt unser neuer Datensatz, TimeSET, darauf ab, einen ganzheitlicheren Blick auf die Anordnung von Ereignissen zu bieten, indem der dokumentenbezogene Kontext einbezogen und sich auf bedeutende Ereignisse konzentriert wird, während partielle Ordnungsannotationen zugelassen werden. Dieser Ansatz hilft, die Lücke zwischen bestehenden Methoden zu schliessen und bietet ein strengeres Bewertungsrahmenwerk für das Studium der Erstellung von Zeitleisten.

Neueste Trends in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zeigen auch ein wachsendes Interesse an der Vereinheitlichung verschiedener Aufgabenformulierungen, was das Verständnis der Modellfähigkeiten über verschiedene Aufgaben zur Ereignisentnahme verbessert. Unsere Arbeit steht im Einklang mit diesem Trend und zielt darauf ab, eine klarere Grundlage für zukünftige Forschungen im Bereich der Erstellung von Zeitleisten zu schaffen.

#Annotierungsprozess

Wir freuen uns, unseren Prozess zur Annotierung von Ereignissen im TimeSET-Datensatz zu teilen. Dieser Prozess umfasste die Definition dessen, was als Ereignis zählt, die Auswahl bedeutender Ereignisse und das Kennzeichnen der Beziehungen zwischen ihnen.

Ereignisse definieren: Für unsere Zwecke werden Ereignisse als Aktionen oder Vorkommnisse definiert, während Zustände oder Berichte ausgeschlossen werden. Zum Beispiel zählt die Aussage, dass eine Person "einen Preis gewonnen hat", als Ereignis, während das blosse Feststellen, dass "eine Person glücklich ist", dies nicht tut.

Auswahl bedeutender Ereignisse: Um zu bestimmen, welche Ereignisse am wichtigsten sind, legten wir zwei Kriterien fest. Erstens: Kann das Ereignis in einer kurzen Zusammenfassung enthalten sein? Zweitens: Ist das Ereignis relevant für den Titel des Dokuments? Wenn es mehrere Erwähnungen desselben Ereignisses gibt, wählten wir die repräsentativste aus.

Markierung von Beziehungen: Wir haben auch die chronologischen Beziehungen zwischen Ereignissen annotiert. Wir haben angezeigt, wann ein Ereignis nach einem anderen passiert, indem wir spezifische Tags verwendet haben. Zusätzlich führten wir eine Koexistenzrelation ein, um anzuzeigen, wann zwei Ereignisse zur gleichen Zeit, aber ohne klare Reihenfolge auftreten.

#Dokumentensammlung

Für unseren Datensatz konzentrierten wir uns auf Nachrichtenartikel von Wikinews. Wir sammelten 50 Artikel und stellten sicher, dass sie alle auf Englisch verfasst und hauptsächlich länger als 300 Wörter waren. Die Auswahl zielte darauf ab, eine vielfältige Palette von Themen einzuschliessen, was einen reichhaltigeren Datensatz ermöglicht, der verschiedene Arten von Ereignissen und Kontexten widerspiegelt.

#Annotierungsherausforderungen

Im Laufe des Annotierungsprozesses traten einige Herausforderungen auf. Eine Herausforderung war die Konsistenz bei der Identifizierung bedeutender Ereignisse, da dies oft von persönlicher Vorliebe abhängt. Wir haben dies angegangen, indem wir auf erfahrene Annotatoren zurückgegriffen und unsere Richtlinien basierend auf Diskussionen und Konsensbildungssitzungen überarbeitet haben.

Die Übereinstimmung zwischen den Annotatoren wurde gemessen, um zu überprüfen, wie eng verschiedene Annotatoren bei ihren Klassifikationen übereinstimmten. Trotz gewisser Subjektivität fanden wir ein hohes Mass an Übereinstimmung, was darauf hinweist, dass unser Prozess die Komplexität der Aufgabe effektiv erfasst hat, während er weiterhin handhabbar bleibt.

#Weitere Forschungsrichtungen

In Zukunft eröffnet unsere Arbeit mehrere Forschungsansätze. Erstens können wir andere Arten von Ereignisbeziehungen jenseits der zeitlichen Anordnung untersuchen. Zum Beispiel könnte das Verständnis von Korreferenzen – bei denen ein Ereignis auf ein anderes verweist – die Komplexität der Erstellung von Zeitleisten erhöhen.

Darüber hinaus würde die Erweiterung unseres Datensatzes um mehr Sprachen wertvolle Einblicke geben, wie gut LLMs Aufgaben zur Erstellung von Zeitleisten in verschiedenen Kulturen und Kontexten bewältigen. Wir sehen auch Potenzial darin, LLMs für spezifischere Aufgaben zu verfeinern, um sie an bestimmte Dokumenttypen oder Ereigniskategorisierungen anzupassen.

Die Einbeziehung von Nutzerfeedback in den Annotierungsprozess könnte zu Verbesserungen bei der Auswahl bedeutender Ereignisse führen und sicherstellen, dass sie die Perspektiven der Leser widerspiegeln. Die Einbindung verschiedener Interessengruppen kann den Datensatz bereichern und einen umfassenderen Überblick darüber geben, was in verschiedenen Kontexten eine sinnvolle Zeitleiste ausmacht.

#Ethische Überlegungen

Da wir mit grossen Sprachmodellen gearbeitet haben, die auf riesigen Datenmengen trainiert sind, waren wir uns möglicher Vorurteile bewusst, die in den Modellen eingebettet sein könnten. Obwohl unsere Erstellung von Zeitleisten so objektiv wie möglich sein soll, erkannten wir, dass Vorurteile aus den Trainingsdaten trotzdem den Weg in die Ausgaben der Modelle finden könnten.

Um dieses Risiko zu minimieren, konzentrierten wir unsere Modellauswertungen auf offene Datensätze und stellten sicher, dass unsere Ergebnisse transparent und reproduzierbar sind. Wir betonten auch die Vielfalt der Dokumentquellen und -kontexte in unserer Datensatzerstellung, um mögliche Verzerrungen weiter auszugleichen.

Abschliessend weist unsere Forschung auf die anhaltenden Herausforderungen und Chancen hin, die bei der Erstellung von Zeitleisten mit LLMs bestehen. Indem wir einen neuen Datensatz und Bewertungsrahmenwerke bereitstellen, wollen wir zu einem tieferen Verständnis beitragen, wie diese Modelle entwickelt und verfeinert werden können, um eine bessere Leistung bei der Extraktion und Organisation von zeitlichen Informationen aus Texten zu erzielen.