面向子事件序列预测的类比过程结构归纳
人工智能
2020-10-19 v1 计算与语言
摘要
事件理解的计算与认知研究表明，识别、理解和预测事件依赖于对事件序列的结构化表示，以及将其组成部分概念化（抽象）为（软）事件类别。因此，关于已知过程（如“买车”）的知识可用于新的但类似的过程（如“买房”）的情境中。然而，自然语言处理中的大多数事件理解工作仍停留在底层，未考虑抽象。本文提出一种类比过程结构归纳（APSI）框架，该框架利用过程间的类比与子事件实例的概念化，来预测此前未见过的开放领域过程的完整子事件序列。正如我们的实验与分析所示，APSI 能够为由未见过程生成有意义的子事件序列，并有助于预测缺失事件。
引用
@article{arxiv.2010.08525,
title = {Analogous Process Structure Induction for Sub-event Sequence Prediction},
author = {Hongming Zhang and Muhao Chen and Haoyu Wang and Yangqiu Song and Dan Roth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08525},
year = {2020}
}
备注
Accepted by EMNLP 2020