論文の概要: Whats New? Identifying the Unfolding of New Events in Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07748v4
• Date: Tue, 8 Aug 2023 08:08:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 17:23:42.131738
• Title: Whats New? Identifying the Unfolding of New Events in Narratives
• Title（参考訳）: 何が新しいの? 物語における新しい出来事の展開を特定する
• Authors: Seyed Mahed Mousavi, Shohei Tanaka, Gabriel Roccabruna, Koichiro Yoshino, Satoshi Nakamura, Giuseppe Riccardi
• Abstract要約: 本稿では,イベントの情報状況(IS)を調査し,物語における新たなイベントの自動識別という,新たな課題を提案する。 我々は、事象を主題、述語、対象の三重項として定義する。 我々は,人間の注釈を用いて,新しい出来事を文レベルで表現した物語の公開コーパスを注釈した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.058053956455545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Narratives include a rich source of events unfolding over time and context. Automatic understanding of these events provides a summarised comprehension of the narrative for further computation (such as reasoning). In this paper, we study the Information Status (IS) of the events and propose a novel challenging task: the automatic identification of new events in a narrative. We define an event as a triplet of subject, predicate, and object. The event is categorized as new with respect to the discourse context and whether it can be inferred through commonsense reasoning. We annotated a publicly available corpus of narratives with the new events at sentence level using human annotators. We present the annotation protocol and study the quality of the annotation and the difficulty of the task. We publish the annotated dataset, annotation materials, and machine learning baseline models for the task of new event extraction for narrative understanding.
• Abstract（参考訳）: ナラティブには、時間とコンテキストにまたがる豊富なイベントソースが含まれている。 これらの出来事の自動理解は、さらなる計算(推論など)のために物語を要約した理解を提供する。 本稿では,イベントの情報状況(IS)を調査し,物語における新たなイベントの自動識別という,新たな課題を提案する。 イベントは主題、述語、オブジェクトの三重項として定義します。 イベントは、談話の文脈と、コモンセンス推論によって推測できるかどうかに関して、新しく分類される。 我々は,人間の注釈を用いて,新しい出来事を文レベルで表現した物語の公開コーパスを注釈した。 本稿ではアノテーションプロトコルを提案し,アノテーションの品質とタスクの難易度について検討する。 ナラティブ理解のための新しいイベント抽出タスクのために,アノテーション付きデータセット,アノテーション資料,機械学習ベースラインモデルを公開する。

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