Skript som representerar sunt förnuft kunskap om stereotypa sekvenser av händelser har visat sig vara en värdefull resurs för NLP-tillämpningar. Vi presenterar en hierarkisk Bayesiansk modell för oövervakad inlärning av manuskunskap från crowdsourced beskrivningar av mänskliga aktiviteter. Händelser och begränsningar för händelsebeställningar framkallas gemensamt inom en enhetlig ram. Vi använder en statistisk modell över permutationer som fångar händelser som beställer begränsningar på ett mer flexibelt sätt än tidigare metoder. För att lindra det gleshetsproblem som orsakas av att använda relativt små datauppsättningar, införlivar vi i vår hierarkiska modell en informerad tidigare om ordfördelningar. Den resulterande modellen överträffar i hög grad en toppmodern metod för uppgiften att beställa evenemang.
REF presenterar en Bayesiansk generativ modell för gemensamt lärande av händelsetyper och beställningsbegränsningar.
A Hierarchical Bayesian Model for Unsupervised Induction of Script Knowledge
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}