腳本是自文本中抽取的，由事件和其參與者所組成的結(jié)構(gòu)。腳本事件預(yù)測旨在通過已發(fā)生的事件與其所組成的腳本，預(yù)測后續(xù)將要發(fā)生的事件。在此任務(wù)中，事件信息和腳本信息是兩類重要的信息。在事件層面，當(dāng)前方法僅通過動詞與有限的論元來表示事件，而忽略了其他有用信息；在腳本層面，當(dāng)前方法僅考慮單一實(shí)體所參與的事件序列。本期我們邀請到了來自中科院計(jì)算所的白龍同學(xué)，分享他提出的MCPredictor模型，整合了深度的事件信息和腳本信息，用以進(jìn)行腳本事件預(yù)測。

講者介紹

白龍，中科院計(jì)算所在讀博士生，研究方向?yàn)橹R圖譜、事件預(yù)測。

會議題目

整合深度腳本信息與事件信息的腳本事件預(yù)測

會議摘要

本文所提出的MCPredictor模型，整合了深度的事件信息和腳本信息，用以進(jìn)行腳本事件預(yù)測。在事件層面，該模型利用了事件所在的原始文本中的豐富信息，以增強(qiáng)事件語義；在腳本層面，該模型考慮不同參與者所對應(yīng)的敘事事件鏈，以建模各自的行為趨勢。該模型在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了當(dāng)前最佳的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

會議亮點(diǎn)

1、本文在事件信息層面，對事件所在的原始文本進(jìn)行建模，抽取事件的更多要素，從而增強(qiáng)事件語義；

2、本文在腳本信息層面，建模多敘事事件鏈，以刻畫不同參與者各自的行為趨勢；

3、本文在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了當(dāng)前最佳的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

直播時間

2021年11月7日（周日）20:00—21:00 線上直播

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