基于增量编码与常识知识的故事结尾生成
计算与语言
2018-12-04 v3
摘要
为给定故事上下文生成合理的结尾，即故事结尾生成，是故事理解的有力体现。该任务不仅需要理解在情节规划中起重要作用的上下文线索，还需处理隐式知识以生成合理、连贯的故事。本文设计了一种新颖的故事结尾生成模型。该模型采用增量编码方案来表示散布于故事上下文中的上下文线索。此外，通过多源注意力引入常识知识以促进故事理解，从而帮助生成连贯合理的结尾。通过构建上下文线索并利用隐式知识，模型能够生成合理的故事结尾。自动与人工评估表明，我们的模型比最先进的基线能生成更合理的故事结尾。
引用
@article{arxiv.1808.10113,
title = {Story Ending Generation with Incremental Encoding and Commonsense Knowledge},
author = {Jian Guan and Yansen Wang and Minlie Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.10113},
year = {2018}
}
备注
Accepted in AAAI2019