Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modeling Human Mental States with an Entity-based Narrative Graph

論文の概要: Modeling Human Mental States with an Entity-based Narrative Graph

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07079v1
Date: Wed, 14 Apr 2021 19:05:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 15:19:55.806221
Title: Modeling Human Mental States with an Entity-based Narrative Graph
Title（参考訳）: エンティティに基づくナラティブグラフによる人間の精神状態のモデル化
Authors: I-Ta Lee, Maria Leonor Pacheco and Dan Goldwasser
Abstract要約: 本稿では,物語中の文字の内部状態をモデル化するEntity-based Narrative Graph (ENG)を提案する。私たちは、エンティティ、それらの相互作用、それらが現れるコンテキストを明示的にモデル化し、それらのための豊富な表現を学びます。性格的精神状態の予測と欲求充足の2つの物語的理解タスクに基づいてモデルを評価し,質的分析を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.275150336289578
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Understanding narrative text requires capturing characters' motivations, goals, and mental states. This paper proposes an Entity-based Narrative Graph (ENG) to model the internal-states of characters in a story. We explicitly model entities, their interactions and the context in which they appear, and learn rich representations for them. We experiment with different task-adaptive pre-training objectives, in-domain training, and symbolic inference to capture dependencies between different decisions in the output space. We evaluate our model on two narrative understanding tasks: predicting character mental states, and desire fulfillment, and conduct a qualitative analysis.
Abstract（参考訳）: 物語の文章を理解するには、登場人物の動機、目標、精神状態を理解する必要がある。本稿では,物語中の文字の内部状態をモデル化するEntity-based Narrative Graph (ENG)を提案する。エンティティ、それらのインタラクション、それらが現れるコンテキストを明示的にモデル化し、それらのリッチな表現を学びます。我々は、異なるタスク適応事前学習目標、ドメイン内トレーニング、シンボリック推論を用いて、出力空間における異なる決定間の依存関係をキャプチャする実験を行う。我々は,性格的精神状態の予測,欲求充足,質的分析という2つのナラティブ理解課題についてモデルを評価した。

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