Hyperbolic Prompt Learning for Incremental Event Detection with LLMs
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Le résumé fourni par la source
Class-incremental event detection (CIED) is essential for real-world information extraction systems, which must continually recognize new event types without forgetting past knowledge. The main challenge lies in balancing stability and adaptability under data imbalance. Existing methods often underuse the hierarchical and syntactic structures of language, and thus limit the generalization capacity. We propose HPLLM, a hyperbolic prompt-enhanced large language model framework, motivated by the observation that both embedding distributions and dependency graphs in event datasets exhibit hyperbolic properties. HPLLM integrates two key components: (1) Hyperbolic LoRA fine-tuning, enabling geometry-aware parameter adaptation for hierarchical semantics; and (2) Hyperbolic Adaptive Graph Diffusion Convolution (HADC), which encodes syntactic dependencies into structure-aware prompts for LLMs. Together, these techniques strengthen semantic discrimination, reduce forgetting, and improve adaptation across incremental stages. Extensive experiments on ACE2005 and MAVEN demonstrate that HPLLM consistently surpasses state-of-the-art baselines in macro-F1, achieving stronger retention of old knowledge and better generalization to new event types. In particular, the model shows clear gains on rare categories with few training mentions, demonstrating its robustness in imbalanced and few-shot regimes.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Hyperbolic Prompt Learning for Incremental Event Detection with LLMs
- Date Crossref
- 10/11/2025
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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North China Electric Power University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Anhui University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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National University of Defense Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Beihang University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Academy of Military Sciences pays non établi dans la noticeInstitution
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Beihang Univerisity pays non établi dans la noticeInstitution
North China Electric Power University, Anhui University of Science and Technology et National University of Defense Technology, avec 3 autres affiliations.
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