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MMUTF: 统一模板填充的多模态多媒体事件论元抽取
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的视频多媒体事件提取（M2E2）任务及其系统，能够从视频和文本中提取结构化事件信息。研究提出了WASE和CAMEL等创新方法，利用弱监督训练和多模态数据，提升事件提取效果，并建立了相关基准数据集。实验结果表明，该方法在多模态信息提取任务中表现优异。
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关键要点
- 本文介绍了一种新的视频多媒体事件提取（M2E2）任务，旨在从视频和文本中提取结构化事件信息。
- 研究提出了WASE方法，通过弱监督训练将文本和视觉数据的语义信息编码到共同的嵌入空间中。
- CAMEL方法使用人工生成的多模态训练数据，在多媒体事件提取方面实现了领先水平。
- 建立了一个新的跨语言事件抽取数据集MEE，包含50000多个实体提及、事件触发和事件参数。
- 提出的多模态问答（MQA）框架提高了多模态信息提取任务的性能，特别是在零样本和少样本情况下。
- 双向迭代prompt-tuning方法用于事件论元提取，利用上下文实体的论据角色探索事件论证交互。
- 提出的Jointly Multiple Events Extraction (JMEE)框架能够同时提取多个事件触发器和参数，具有竞争力。
- 多模态信息提取器UMIE通过指令调整解决任务特定模型结构问题，展现出强大的泛化能力。
❓
延伸问答
什么是视频多媒体事件提取（M2E2）任务？
视频多媒体事件提取（M2E2）任务旨在从视频和文本中提取结构化事件信息。
WASE方法是如何提升事件提取效果的？
WASE方法通过弱监督训练将文本和视觉数据的语义信息编码到共同的嵌入空间中，从而提升事件提取效果。
CAMEL方法的主要特点是什么？
CAMEL方法使用人工生成的多模态训练数据，在多媒体事件提取方面实现了领先水平。
MEE数据集包含哪些内容？
MEE数据集包含50000多个实体提及、事件触发和事件参数，涵盖8种不同语言类型。
多模态问答（MQA）框架的作用是什么？
MQA框架将多模态信息提取任务统一为片段提取和多项选择问答流水线，提高了任务性能，尤其在零样本和少样本情况下。
JMEE框架的优势是什么？
JMEE框架能够同时提取多个事件触发器和参数，具有竞争力，采用语法快捷弧增强信息流和基于注意力机制的图卷积网络建模。
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