Under 1980-talet föreslogs tomtenheter som en konceptuell kunskapsstruktur för att representera och sammanfatta berättande berättelser. Vår forskning undersöker om aktuell NLP-teknik kan användas för att automatiskt producera diagramenheters representationer för berättande text. Vi skapar ett system som heter AESOP som utnyttjar en mängd olika befintliga resurser för att identifiera påverkar stater och tillämpar "projiceringsregler" för att kartlägga de påverkar stater på karaktärerna i en berättelse. Vi använder också corpus-baserade tekniker för att generera en ny typ av påverka kunskapsbas: verb som ger positiva eller negativa tillstånd på sina patienter (t.ex., äts är ett oönskat tillstånd, men att matas är ett önskvärt tillstånd). Vi skördar dessa "patientpolaritet verb" från en webb corpus med hjälp av två tekniker: samtidig förekomst med Ond/Kind Agent mönster, och bootstrappa över samband av verb. Vi utvärderar tomtenhetens representationer som produceras av vårt system på en liten samling av Aesops fabler.
REF skapar en diagramenhetsrepresentationsskapare.
Automatically Producing Plot Unit Representations for Narrative Text
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}