Chambers och Jurafsky (2009) visade att händelsescheman automatiskt kan induceras från textkorpora. Men vår analys av deras scheman identifierar flera svagheter, t.ex. vissa scheman saknar ett gemensamt ämne och distinkta roller blandas felaktigt in i en enda aktör. Det beror delvis på deras parvisa representation som behandlar subjektverb oberoende av verb-objekt. Detta leder ofta till subjekt-verb-objekt-tripplar som inte är meningsfulla i den verkliga världen. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att framkalla öppna scheman för evenemang som övervinner dessa begränsningar. Vårt tillvägagångssätt använder kooccurrence statistik över semantiskt inskrivna relationstripletter, som vi kallar Rel-grams (relations n-grams). I en mänsklig utvärdering, våra scheman överträffar Chambers scheman med stora marginaler på flera utvärderingskriterier. Både Rel-gram och eventscheman är fritt tillgängliga för forskarsamhället.
REF genererar par av händelserelationstuples, som kallas Rel-grams.
Generating Coherent Event Schemas at Scale
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}