En stor del av det användargenererade innehållet i sociala medier tillhandahålls av vanliga människor som berättar historier om sitt dagliga liv. Vi utvecklar och testar en ny metod för att lära sig finkornig allmännyttig kunskap från dessa berättelser om kontingenta (orsakliga och villkorliga) relationer mellan vardagliga händelser. Denna typ av kunskap är användbar för text- och berättelseförståelse, informationsextrahering, frågesvar och textsammanfattning. Vi testar och jämför olika metoder för att lära sig oförutsedda förhållanden, och jämför vad som lärs från ämnessorterade sagosamlingar vs. general-domain stories. Våra experiment visar att användning av ämnesspecifika dataset gör det möjligt att lära sig finergrain kunskap om händelser och resulterar i betydande förbättringar jämfört med baslinjerna. En utvärdering av Amazon Mechanical Turk visar 82% av relationen mellan händelser som vi lär oss av ämnessorterade berättelser bedöms som kontingent.
REF lärde sig oförutsedda relationer mellan händelser från en corpus av blogginlägg.
Learning Fine-Grained Knowledge about Contingent Relations between Everyday Events
{'venue': '17th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}