論文の概要: PASTA: A Dataset for Modeling Participant States in Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00329v1
• Date: Sun, 31 Jul 2022 01:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 13:28:28.007529
• Title: PASTA: A Dataset for Modeling Participant States in Narratives
• Title（参考訳）: PASTA: 物語の参加者状態モデリングのためのデータセット
• Authors: Sayontan Ghosh, Mahnaz Koupaee, Isabella Chen, Francis Ferraro, Nathanael Chambers, Niranjan Balasubramanian
• Abstract要約: 我々は、クラウドソーシングされた新しい参加国データセット、PASTAを紹介する。 このデータセットには、有効な、推測不可能な状態、状態に対する反ファクト的摂動、そして反ファクト的事実が真実であれば必要となるストーリーの変更が含まれている。 本稿では,ある状態が物語に関連づけられた時に推測する能力をテストするための3つの状態ベース推論タスクを導入し,反現実的状態のためにストーリーを改訂し,修正されたストーリーに与えられた最も可能性の高い状態変化を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.982857364049664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The events in a narrative can be understood as a coherent whole via the underlying states of its participants. Often, these participant states are not explicitly mentioned in the narrative, left to be filled in via common-sense or inference. A model that understands narratives should be able to infer these implicit participant states and reason about the impact of changes to these states on the narrative. To facilitate this goal, we introduce a new crowdsourced Participants States dataset, PASTA. This dataset contains valid, inferable participant states; a counterfactual perturbation to the state; and the changes to the story that would be necessary if the counterfactual was true. We introduce three state-based reasoning tasks that test for the ability to infer when a state is entailed by a story, revise a story for a counterfactual state, and to explain the most likely state change given a revised story. Our benchmarking experiments show that while today's LLMs are able to reason about states to some degree, there is a large room for improvement, suggesting potential avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: 物語の中の出来事は、その参加者の基盤となる状態を通じて、一貫性のある全体として理解することができる。 しばしば、これらの参加者国家は物語の中で明確に言及されず、常識や推論を通じて満たされる。 物語を理解するモデルは、これらの暗黙の参加者状態とこれらの状態の変化が物語に与える影響についての理由を推測することができるべきである。 この目標を達成するために,新たにクラウドソーシングされた Participants States データセットである PASTA を導入する。 このデータセットには、有効な、推論可能な参加者の状態、状態に対する反事実的摂動、反事実が真実であれば必要なストーリーの変更が含まれている。 我々は,ある状態がストーリーに関連づけられたときに推測する能力をテストするための3つの状態ベースの推論タスクを導入し,反事実状態のストーリーを改訂し,改訂されたストーリーが与えられた場合の最も可能性の高い状態変化を説明する。 我々のベンチマーク実験は、今日のLLMがある程度の状態を推論できる一方で、改善の余地が大きく、将来の研究の道のりを示唆していることを示している。

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