Vi anser att ROC historien kloze uppgift (Mostafazadeh et al., 2016) och presentera flera resultat. Vi utvecklar en modell som använder hierarkiska återkommande nätverk med fokus på att koda meningarna i berättelsen och poäng kandidatslut. Genom att kasta bort det stora träningssetet och endast utbildning på valideringssetet uppnår vi en noggrannhet på 74,7%. Även när vi kastar berättelserna (sentser före slutet) och bara tränar för att välja det bättre av två slut, kan vi fortfarande nå 72,5%. Vi analyserar sedan denna "end-only"-uppgiftsinställning. Vi uppskattar mänsklig noggrannhet till 78% och hittar flera typer av ledtrådar som leder till denna höga noggrannhet, inklusive de relaterade till känslor, negation, och allmänna slutsannolikhet oavsett berättelsen sammanhang.
REF utvecklade en modell som använder hierarkiska återkommande nätverk med avsikt att koda meningar och skapade en stark baslinje.
Pay Attention to the Ending:Strong Neural Baselines for the ROC Story Cloze Task
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}