Skript har föreslagits att modellera de stereotypa händelsesekvenser som finns i berättelser. De kan tillämpas för att göra en mängd olika slutsatser, bland annat fylla luckor i berättelserna och lösa tvetydiga referenser. I detta dokument föreslås det första formella ramverket för skript baserade på dolda Markov-modeller (HMM). Vårt ramverk stöder robusta inferens- och inlärningsalgoritmer, som saknas i tidigare klustermodeller. Vi utvecklar en algoritm för struktur- och parameterinlärning baserad på Förväntning Maximering och utvärderar den på ett antal naturliga datauppsättningar. Resultaten visar att vår algoritm är överlägsen flera informerade baslinjer för att förutsäga saknade händelser i partiella observationssekvenser.
REF föreslog en dold markovmodell (HMM) för att lära sig skript.
Learning Scripts as Hidden Markov Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}