La extracción de eventos es una tarea compleja de procesamiento del lenguaje natural que tiene como objetivo identificar y clasificar las palabras desencadenantes y los argumentos a partir de texto no estructurado. La polisemia de las palabras desencadenantes y los argumentos es uno de los principales desafíos que afectan la precisión de la extracción de eventos. Los métodos existentes generalmente asumen que la distribución semántica de las distintas interpretaciones en las palabras desencadenantes y argumentos es equilibrada. Sin embargo, en escenarios prácticos, la cantidad de muestras de diferentes significados en una misma palabra desencadenante o argumento varía, lo que conduce a un sesgo en la distribución semántica. Este sesgo plantea dos desafíos para la extracción precisa de eventos: pasar por alto los significados de baja frecuencia y clasificar erróneamente los significados de alta frecuencia. Para abordar estos desafíos, se propone un método adaptativo de aprendizaje semántico que utiliza un mecanismo de recompensa y castigo para equilibrar la distribución semántica de las palabras desencadenantes y argumentos polisémicos. Este mecanismo reduce las diferencias entre semánticas de alta y baja frecuencia recompensando las clasificaciones correctas y castigando las incorrectas, al tiempo que amplía la brecha entre las semánticas objetivo y no objetivo para equilibrar la distribución semántica. Además, se propone un mecanismo de percepción del contexto del evento a nivel de oración que guía al codificador para aprender con precisión el conocimiento del evento mencionado en la oración, proporcionando una mejora semántica precisa para las palabras desencadenantes y argumentos polisémicos. Finalmente, para diferentes tareas, se propone un decodificador semántico específico de la tarea para identificar con precisión los límites de las palabras desencadenantes y argumentos predichos para esos significados. Los resultados experimentales en ACE2005 y sus variantes, así como en la norma ERE, demuestran que el método propuesto supera a todas las líneas base de extracción de eventos de tareas simples y múltiples.

extracción de eventos; palabras desencadenantes polisémicas; argumentos polisémicos; desequilibrio semántico; mecanismo de recompensa y castigo