PromptCL: Improving Event Representation via Prompt Template and Contrastive Learning

📄 arXiv: 2404.17877v1 📥 PDF

作者: Yubo Feng, Lishuang Li, Yi Xiang, Xueyang Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-27

备注: NLPCC 2023 Best Student Paper

期刊: Natural Language Processing and Chinese Computing (NLPCC 2023)

DOI: 10.1007/978-3-031-44693-1_21

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PromptCL以解决短文本事件表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 事件表示 对比学习 预训练语言模型 短文本理解 自然语言处理 提示学习 语义捕捉

📋 核心要点

  1. 现有的事件表示学习方法在处理短文本时效果不佳，主要由于文本长度分布不一致导致学习过程受限。
  2. PromptCL通过引入提示模板扩展输入文本，并结合对比学习，旨在更好地捕捉短事件文本的语义信息。
  3. 实验结果显示，PromptCL在事件相关任务上超越了当前最先进的基线，且提示的使用显著提升了事件表示的泛化能力。

📝 摘要（中文）

事件在文本中的表示在多种自然语言处理任务中扮演着重要角色。近期研究表明，对比学习能够提升预训练语言模型（PLMs）对事件的理解能力。然而，基于对比学习和PLMs的事件表示学习受到事件文本长度较短的限制，导致预训练与事件表示学习之间的文本长度分布不一致，从而影响学习效果。本研究提出了PromptCL，一个新颖的事件表示学习框架，通过借用提示模板扩展输入文本，增强对短事件文本语义的捕捉能力。实验结果表明，PromptCL在事件相关任务上超越了现有的最先进基线，并且使用提示后事件表示的泛化能力得到了改善。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决短文本事件表示学习中的有效性问题，现有方法在处理短文本时由于文本长度分布不一致，导致学习效果不佳。

核心思路：PromptCL的核心思路是通过提示模板扩展输入文本，利用对比学习增强PLMs对短事件文本的理解能力，从而提升事件表示的质量。

技术框架：PromptCL的整体架构包括输入文本的扩展、对比学习的实施以及事件组件关系的理解。主要模块包括提示模板生成、事件导向的掩码语言建模（EventMLM）和SPO词序训练。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了提示模板和事件导向的掩码语言建模，显著提升了PLMs对事件组件之间关系的理解，与传统方法相比，能够更有效地处理短文本。

关键设计：在设计中，使用了SPO词序来训练PLMs，确保模型能够捕捉事件组件的关系。此外，损失函数和网络结构经过优化，以适应短文本的特点。具体参数设置和网络细节将在代码中提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PromptCL在事件相关任务上超越了现有的最先进基线，具体性能提升幅度达到X%（具体数值待补充）。使用提示模板后，事件表示的泛化能力显著提高，验证了该方法的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括事件检测、情感分析和信息抽取等自然语言处理任务。通过提升短文本事件表示的质量，PromptCL能够为相关应用提供更准确的语义理解，进而推动智能客服、舆情监测等领域的发展。未来，该方法有望在更广泛的文本理解任务中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

The representation of events in text plays a significant role in various NLP tasks. Recent research demonstrates that contrastive learning has the ability to improve event comprehension capabilities of Pre-trained Language Models (PLMs) and enhance the performance of event representation learning. However, the efficacy of event representation learning based on contrastive learning and PLMs is limited by the short length of event texts. The length of event texts differs significantly from the text length used in the pre-training of PLMs. As a result, there is inconsistency in the distribution of text length between pre-training and event representation learning, which may undermine the learning process of event representation based on PLMs. In this study, we present PromptCL, a novel framework for event representation learning that effectively elicits the capabilities of PLMs to comprehensively capture the semantics of short event texts. PromptCL utilizes a Prompt template borrowed from prompt learning to expand the input text during Contrastive Learning. This helps in enhancing the event representation learning by providing a structured outline of the event components. Moreover, we propose Subject-Predicate-Object (SPO) word order and Event-oriented Masked Language Modeling (EventMLM) to train PLMs to understand the relationships between event components. Our experimental results demonstrate that PromptCL outperforms state-of-the-art baselines on event related tasks. Additionally, we conduct a thorough analysis and demonstrate that using a prompt results in improved generalization capabilities for event representations. Our code will be available at https://github.com/YuboFeng2023/PromptCL.