論文の概要: Graph Representation of Narrative Context: Coherence Dependency via Retrospective Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13551v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 06:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:42:23.110616
• Title: Graph Representation of Narrative Context: Coherence Dependency via Retrospective Questions
• Title（参考訳）: ナラティブコンテキストのグラフ表現:ふりかえり質問によるコヒーレンス依存性
• Authors: Liyan Xu, Jiangnan Li, Mo Yu, Jie Zhou
• Abstract要約: NARCOと呼ばれる物語にグラフを定式化し、コンテキスト全体のタスク非依存のコヒーレンス依存性を記述する。 本稿では,その実用性について3つの研究を行い,リキャップ識別によるエッジの有効性,プロット検索によるローカルコンテキスト拡張,長期文書QAで実証された広範囲なアプリケーションについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.639576570257404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work introduces a novel and practical paradigm for narrative comprehension, stemming from the observation that individual passages within narratives are often cohesively related than being isolated. We therefore propose to formulate a graph upon narratives dubbed NARCO that depicts a task-agnostic coherence dependency of the entire context. Especially, edges in NARCO encompass retrospective free-form questions between two context snippets reflecting high-level coherent relations, inspired by the cognitive perception of humans who constantly reinstate relevant events from prior context. Importantly, our graph is instantiated through our designed two-stage LLM prompting, thereby without reliance on human annotations. We present three unique studies on its practical utility, examining the edge efficacy via recap identification, local context augmentation via plot retrieval, and broader applications exemplified by long document QA. Experiments suggest that our approaches leveraging NARCO yield performance boost across all three tasks.
• Abstract（参考訳）: この本は、物語の中の個々の節はしばしば孤立するよりも結合的に関連しているという観察から生まれた、物語理解のための新奇で実践的なパラダイムを紹介している。 そこで本研究では,NARCOと呼ばれる,タスクに依存しないコンテキスト全体のコヒーレンス依存性を記述したナラティブにグラフを定式化することを提案する。 特に、narcoのエッジは、2つのコンテキストスニペットがハイレベルなコヒーレントな関係を反映した自由形式の質問を包含している。 重要なのは、当社のグラフが設計した2段階のllmプロンプトを通じてインスタンス化されることです。 本稿では,その実用性について,再カプセル識別によるエッジの有効性,プロット検索によるローカルコンテキスト拡張,長期文書QAで実証された広範なアプリケーションについて検討する。 実験の結果,NARCOを活用することで,3つのタスクにまたがって性能が向上することが示唆された。

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