I denna artikel, vi utökar nuvarande state-of-theart forskning om oövervakade förvärv av skript, det vill säga stereotypa och ofta observerade sekvenser av händelser. Vi designar, utvärderar och jämför olika metoder för att konstruera modeller för skripthändelseförutsägelse: givet en partiell kedja av händelser i ett skript, förutsäga andra händelser som sannolikt kommer att tillhöra skriptet. Vårt arbete syftar till att svara på nyckelfrågor om hur man bäst 1) identifierar representativa händelsekedjor från en källtext, 2) samlar statistik från händelsekedjorna och 3) väljer rankningsfunktioner för att förutsäga nya skripthändelser. Vi gör flera bidrag, introducerar skip-gram för insamling av händelsestatistik, utformar förbättrade metoder för rankning av händelseprognoser, definierar ett mer tillförlitligt utvärderingsmått för mätning av prediktivitet, och tillhandahåller en systematisk analys av de olika modellerna för händelseprediktion.
För resonemang över dessa kunskaper, REF förlänga infört skip-gram för insamling av statistik.
Skip N-grams and Ranking Functions for Predicting Script Events
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}