単一イベント抽出を超えて：効率的な文書レベルのマルチイベント引数抽出に向けて

最近の主流なイベント引数抽出手法は、各イベントを独立して処理し、効率的な推論を妨げ、複数のイベント間の相関関係を無視しています。これらの制限に対処するために、ここでは文書内のすべてのイベントから同時に引数を抽出できるマルチイベント引数抽出モデルDEEIA（依存関係ガイドエンコーディングおよびイベント特異情報集約）を提案します。提案されたDEEIAモデルは、DEおよびEIAモジュールで構成されるマルチイベントプロンプトメカニズムを採用しています。DEモジュールは、プロンプトと関連するイベントコンテキストとの相関を改善するために設計されており、EIAモジュールは文脈理解を向上させるためのイベント特異情報を提供します。広範な実験により、私たちの手法が4つの公的データセット（RAMS、WikiEvents、MLEE、およびACE05）で新たな最先端のパフォーマンスを達成し、ベースラインと比較して推論時間を大幅に節約することが示されました。さらなる分析は、提案されたモジュールの有効性を示しています。