論文の概要: Incorporating Commonsense Knowledge into Story Ending Generation via Heterogeneous Graph Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12538v1
• Date: Sat, 29 Jan 2022 09:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 14:36:28.719029
• Title: Incorporating Commonsense Knowledge into Story Ending Generation via Heterogeneous Graph Networks
• Title（参考訳）: 不均一グラフネットワークによるコモンセンス知識の物語終末生成
• Authors: Jiaan Wang, Beiqi Zou, Zhixu Li, Jianfeng Qu, Pengpeng Zhao, An Liu and Lei Zhao
• Abstract要約: 本研究では,異なるレベルにおけるストーリーコンテキストの情報と,それら間の多義的な対話性の両方を明示的にモデル化するために,ストーリー異種グラフネットワーク(SHGN)を提案する。 より詳しくは、常識知識、単語、文を3種類のノードとみなす。 感情傾向を暗黙的に捉えるための2つの補助タスクを設計し、重要なイベントをコンテキストに配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.360265861788253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Story ending generation is an interesting and challenging task, which aims to generate a coherent and reasonable ending given a story context. The key challenges of the task lie in how to comprehend the story context sufficiently and handle the implicit knowledge behind story clues effectively, which are still under-explored by previous work. In this paper, we propose a Story Heterogeneous Graph Network (SHGN) to explicitly model both the information of story context at different granularity levels and the multi-grained interactive relations among them. In detail, we consider commonsense knowledge, words and sentences as three types of nodes. To aggregate non-local information, a global node is also introduced. Given this heterogeneous graph network, the node representations are updated through graph propagation, which adequately utilizes commonsense knowledge to facilitate story comprehension. Moreover, we design two auxiliary tasks to implicitly capture the sentiment trend and key events lie in the context. The auxiliary tasks are jointly optimized with the primary story ending generation task in a multi-task learning strategy. Extensive experiments on the ROCStories Corpus show that the developed model achieves new state-of-the-art performances. Human study further demonstrates that our model generates more reasonable story endings.
• Abstract（参考訳）: ストーリーエンディング生成は、ストーリーコンテキストが与えられた一貫性と合理的なエンディングを生成することを目的として、興味深く挑戦的なタスクである。 このタスクの主な課題は、ストーリーのコンテキストを十分に理解し、ストーリーの手がかりの背後にある暗黙の知識を効果的に扱う方法にある。 本稿では,異なる粒度レベルでのストーリーコンテキストの情報と,それら間の多義的な相互関係を明示的にモデル化するストーリー異種グラフネットワーク(SHGN)を提案する。 具体的には,コモンセンス知識,単語,文を3種類のノードとして扱う。 非ローカル情報を集約するために、グローバルノードも導入される。 この異種グラフネットワークを考えると、ノード表現はグラフ伝搬を通じて更新され、コモンセンスの知識を十分に活用してストーリー理解を促進する。 さらに、感情傾向を暗黙的に捉えるための2つの補助的なタスクを設計し、重要なイベントをコンテキストに配置する。 補助タスクは、マルチタスク学習戦略において、ストーリーエンド生成タスクと共同で最適化される。 ROCStories Corpusの大規模な実験により、開発モデルが新しい最先端のパフォーマンスを実現することが示された。 人間の研究は、我々のモデルがより合理的な物語の結末を生成することを示す。

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