Vi beskriver ett oövervakat system för att lära sig berättande scheman, sammanhängande sekvenser eller uppsättningar av händelser (arrested(POLICE, SUPSPECT), fälld( JUDGE, SUPECT)) vars argument är fyllda med deltagare semantiska roller definierade över ord (JUDGE = {domare, jury, domstol}, POLICE = {polis, agent, myndigheter}). Till skillnad från de flesta tidigare arbeten i händelsestruktur eller semantiskt rollinlärning, använder vårt system inte övervakade tekniker, handbyggd kunskap, eller fördefinierade klasser av händelser eller roller. Vår oövervakade inlärningsalgoritm använder coreferring argument i kedjor av verb för att lära sig både rika berättande händelser struktur och argument roller. Genom att gemensamt ta itu med båda uppgifterna förbättrar vi tidigare resultat inom berättande/frame-inlärning och skapar rika ramspecifika semantiska roller.
REF presenterade ett oövervakat inlärningssystem för berättande scheman baserat på coreferent argument i kedjor av verb.
Unsupervised Learning of Narrative Schemas and their Participants
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}