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.
REF använde rikare händelse representationer, utnyttjar samspelet mellan flera argument för att extrahera händelsesekvenser från en stor corpus.
Statistical Script Learning with Multi-Argument Events
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}