基于记忆链与语义监督的叙事建模
计算与语言
2018-05-17 v1
摘要
故事理解需要对叙事的深度语义理解，因而是一项具有挑战性的任务。受先前关于ROC故事完形填空测试研究的启发，我们提出一种新颖方法，利用外部神经记忆链追踪多种语义方面，同时促使每个链聚焦于特定语义方面。在故事结尾预测任务上的评估表明，我们的模型相对于一系列有竞争力的基线具有更优性能，确立了新的最先进水平。
引用
@article{arxiv.1805.06122,
title = {Narrative Modeling with Memory Chains and Semantic Supervision},
author = {Fei Liu and Trevor Cohn and Timothy Baldwin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.06122},
year = {2018}
}
备注
Accepted to ACL 2018 (camera-ready)