改进文学小说中的自动引语归属
计算与语言
2023-07-10 v1
摘要
当前用于文学小说中引语归属的模型在其训练和测试数据中假定了不同程度的可获得信息，这给实际场景下的推理带来了挑战。在此，我们将引语归属视为四个相互关联的子任务：角色识别、共指消解、引语识别和说话者归属。我们在每个子任务上独立地对最先进模型进行基准测试，使用的是一个大型的文学小说标注共指与引语数据集（Project Dialogism Novel Corpus）。我们还特别针对说话者归属任务训练并评估了模型，表明一个简单的顺序预测模型所取得的准确率分数与最先进模型相当。
引用
@article{arxiv.2307.03734,
title = {Improving Automatic Quotation Attribution in Literary Novels},
author = {Krishnapriya Vishnubhotla and Frank Rudzicz and Graeme Hirst and Adam Hammond},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.03734},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ACL 2023, short paper