Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att karakterisera tidslinjen för en text: tidsmässiga beroendestrukturer, där alla händelser i en berättelse är kopplade via partiella beställningsrelationer som BE-FORE, EFTER, ÖVERSIKT och IDENTITET. Vi noterar en corpus av barns berättelser med timliga beroende träd, uppnå överenskommelse (Krippendorffs Alpha) av 0.856 om händelseorden, 0.822 om kopplingarna mellan händelser, och av 0.700 på beställning relationsetiketter. Vi jämför två parsing modeller för tidsberoende strukturer, och visar att en deterministisk icke-projektiv beroende parser överträffar en graf-baserad maximal spännvidd träd parser, uppnå märkt fastsättning noggrannhet 0,647 och märkt träd redigera avstånd 0,596. Vår analys av beroendetolkfelen ger en del insikter om framtida forskningsinriktningar.
REF skapade en uppkopplad tidslinje för en text baserad på TimeML-anteckningar; en beroendetolk kan härleda beroendestrukturer mellan händelser.
Extracting Narrative Timelines as Temporal Dependency Structures
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}