Choice-75：一个关于脚本学习中决策分支的数据集
人工智能
2024-03-19 v2
摘要
脚本学习研究刻板事件如何展开，使机器能够基于隐含信息对叙事进行推理。以往工作大多将脚本视为事件的线性序列，而忽略了因人们所处情境选择而产生的潜在分支。为此，我们提出Choice-75，这是首个挑战智能系统在给定描述性场景下进行决策的基准，包含75个脚本和超过600个场景。我们还给出了当前大语言模型（LLM）的初步结果。尽管它们展现出总体尚可的性能，但在困难场景中仍有显著提升空间。
引用
@article{arxiv.2309.11737,
title = {Choice-75: A Dataset on Decision Branching in Script Learning},
author = {Zhaoyi Joey Hou and Li Zhang and Chris Callison-Burch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11737},
year = {2024}
}
备注
To be published in LREC-COLING-2024