问对问题：从个人叙事中推断寻求建议的意图

人们常常分享个人叙事以向他人寻求建议。要正确推断叙述者的意图，需要运用一定程度的常识与社会直觉。为检验 NLP 系统恢复此类直觉的能力，我们引入了推断个人叙事背后寻求建议目标这一新任务。我们将其构建为完形填空测试，目标是识别从给定叙事中移除的是两个寻求建议的问题中的哪一个。构建该任务的主要挑战在于为给定叙事找到语义上合理的成对寻求建议问题。为应对此挑战，我们设计了一种方法，利用人们在网上分享经历中的共性，自动提取适合作为完形填空任务候选的成对问题。这产生了一个包含超过 20,000 篇个人叙事的数据集，每篇都匹配一对相关的寻求建议问题：一个是叙述者实际意图的，另一个则不是。该数据集涵盖了极广泛的人类经历，从约会、职业选择到被盗的 iPad。我们通过人工标注来确定该任务在语义理解叙事之外对常识与社会直觉的依赖程度。通过为这一新任务引入若干基线，我们证明了其可行性并指出了更好建模叙述者意图的途径。