叙事摘要中人际关系极性的推断
计算与语言
2015-12-02 v1 人工智能
社会与信息网络
摘要
刻画人物之间的关系对于理解叙事至关重要。本工作中，我们解决在叙事摘要中推断人物之间关系极性的问题。我们将该问题表述为针对每个叙事的联合结构化预测，并提出了一种模型，该模型结合了来自语言和语义特征的证据，以及基于文本中社会群体结构的特征。我们还提供了一种基于聚类的方法，可利用叙事类型的规律性，例如，在浪漫故事中学习对三角恋的偏好。在来自 Wikipedia 的电影摘要数据集上，我们的结构化模型相比孤立考虑角色对的竞争性基线提供了超过 30% 的错误率降低。
引用
@article{arxiv.1512.00112,
title = {Inferring Interpersonal Relations in Narrative Summaries},
author = {Shashank Srivastava and Snigdha Chaturvedi and Tom Mitchell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.00112},
year = {2015}
}