Script händelse förutsägelse kräver en modell för att förutsäga den efterföljande händelsen med tanke på en befintlig händelse sammanhang. Tidigare modeller baserade på händelsepar eller händelsekedjor kan inte fullt ut utnyttja täta händelseanslutningar, vilket kan begränsa deras förmåga att förutse händelser. För att åtgärda detta föreslår vi att man bygger ett händelsediagram för att bättre kunna använda händelsenätverksinformationen för att förutsäga skripthändelser. I synnerhet tar vi först fram berättande händelsekedjor från stora mängder nyhetskorpus, och bygger sedan en berättande händelse evolutionär graf (NEEG) baserad på de extraherade kedjorna. NEEG kan ses som en kunskapsbas som beskriver händelsers evolutionära principer och mönster. För att lösa inference problem på NEEG, presenterar vi en skalad graf neurala nätverk (SGNN) för att modellera händelseinteraktioner och lära sig bättre händelse representationer. I stället för att beräkna representationerna på hela grafen behandlar SGNN endast de berörda noderna varje gång, vilket gör vår modell möjlig för storskaliga grafer. Genom att jämföra likheten mellan input kontext händelser representationer och kandidat händelse representationer, kan vi välja den mest rimliga efterföljande händelse. Experimentella resultat på allmänt använda New York Times corpus visar att vår modell avsevärt överträffar toppmoderna baslinjemetoder, genom att använda standard flervalsberättande klozeutvärdering.
REF konstruerade en händelsegraf och använde sin nätverksinformation för att göra skripthändelsers förutsägelser.
Constructing Narrative Event Evolutionary Graph for Script Event Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}