事件前后的事理：多事件常识在事件共指消解中的应用

事件共指模型将指向同一真实世界事件的事件提及聚为一类。最近的模型依赖上下文表示来识别词法或上下文相似的提及之间的共指关系。然而，模型通常未能利用常识推理，这在处理词法差异较大的提及时尤为受限。我们提出一种模型，利用时间常识推理对事件提及进行扩展。给定包含多个事件的复杂句子，例如“该男子杀害其妻子并被逮捕”，以目标事件“逮捕”为例，我们的模型生成目标事件之前可能发生的事件（如“警察到达”）及其之后可能发生的事件（如“他被判刑”）。我们表明，将此类推理融入现有的事件共指模型可提升其性能，并分析了需要此类时间知识的共指情况。