基于场景演化的过程性文本理解

过程性文本理解要求机器在动态叙事中推理实体状态。当前的过程性文本理解方法通常为\textbf{实体级}(entity-wise)，即分别追踪每个实体并独立预测每个实体的不同状态。这种实体级范式未考虑实体与其状态之间的交互。本文提出一种用于过程性文本理解的新型\textbf{场景级}(scene-wise)范式，以场景接场景的方式联合追踪所有实体的状态。基于该范式，我们提出\textbf{场}景\textbf{图}推理器(\textbf{SGR})，其引入一系列动态演化的场景图来联合刻画叙事中实体、状态及其关联的演化。借此，所有实体与状态间的深度交互可被联合捕获并同时从场景图中导出。实验表明，SGR 不仅取得了新的最优性能，还显著加快了推理速度。