“这段关系将走向何方？”：理解叙事文本中的关系轨迹
计算与语言
2020-10-30 v1
摘要
我们考察了一项新的常识推理任务：给定一个描述围绕两位主角的社会互动的叙事，系统对潜在的关系轨迹进行推断。具体而言，我们提出两项评测任务：关系前景预测多选题(Relationship Outlook Prediction MCQ)与结局预测多选题(Resolution Prediction MCQ)。在关系前景预测中，系统将一次互动映射到一个关系前景，该前景捕捉互动预期如何改变关系。在结局预测中，系统将给定关系前景归因于解释该结果的特定结局。这两项任务平行于人们在应对不同社会情境时频繁思考的两个现实问题：“这段关系将走向何方？”和“我们如何走到这一步？”。为通过这两项任务推动对人类社会关系的探究，我们构建了一个新数据集Social Narrative Tree，包含1250个记录各类日常社会互动的故事。这些叙事编码了多种交织的社会要素，从而产生关于关系如何随社会互动演变的丰富常识知识。我们使用语言模型建立基线性能，其准确率显著低于人类表现。结果表明，模型需要超越句法与语义信号来理解复杂人际关系。
引用
@article{arxiv.2010.15313,
title = {"where is this relationship going?": Understanding Relationship Trajectories in Narrative Text},
author = {Keen You and Dan Goldwasser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.15313},
year = {2020}
}
备注
Accepted to *Sem 2020