Skript representerar kunskap om stereotypa händelsesekvenser som kan hjälpa textförståelse. De första statistiska metoderna har utvecklats för att lära sig probabilistiska skript från rå text corpora; men de använder sig av en mycket utarmad representation av händelser, bestående av ett verb och ett beroende argument. Vi presenterar ett manus lärande tillvägagångssätt som använder händelser med flera argument. Till skillnad från tidigare arbete modellerar vi interaktionen mellan flera enheter i ett skript. Experiment på en stor corpus använder uppgiften att sluta hållna-ut händelser (den "berättande kloze utvärdering") visar att modellering av multi-argument händelser förbättrar prediktiv noggrannhet.
För att övervinna nackdelen med denna händelse representation, Pichotta och Mooney REF presenterade en strategi som använde händelser med flera argument.
Statistical Script Learning with Multi-Argument Events
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}