論文の概要: Fine-Grained Modeling of Narrative Context: A Coherence Perspective via Retrospective Questions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13551v2
- Date: Tue, 4 Jun 2024 03:26:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 12:48:21.959190
- Title: Fine-Grained Modeling of Narrative Context: A Coherence Perspective via Retrospective Questions
- Title(参考訳): ナラティブコンテキストの微粒化モデリング--ふりかえりによるコヒーレンスの視点から
- Authors: Liyan Xu, Jiangnan Li, Mo Yu, Jie Zhou,
- Abstract要約: この研究は、物語の中の個々の通路が孤立するよりも密接な関係にある傾向があるという特徴から生まれた、物語理解のためのオリジナルで実践的なパラダイムを取り入れたものである。
本稿では,タスク非依存のコヒーレンス依存を明示的に表現したNarCoというグラフを定式化することにより,物語コンテキストのきめ細かいモデリングを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.18584733906447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work introduces an original and practical paradigm for narrative comprehension, stemming from the characteristics that individual passages within narratives tend to be more cohesively related than isolated. Complementary to the common end-to-end paradigm, we propose a fine-grained modeling of narrative context, by formulating a graph dubbed NarCo, which explicitly depicts task-agnostic coherence dependencies that are ready to be consumed by various downstream tasks. In particular, edges in NarCo encompass free-form retrospective questions between context snippets, inspired by human cognitive perception that constantly reinstates relevant events from prior context. Importantly, our graph formalism is practically instantiated by LLMs without human annotations, through our designed two-stage prompting scheme. To examine the graph properties and its utility, we conduct three studies in narratives, each from a unique angle: edge relation efficacy, local context enrichment, and broader application in QA. All tasks could benefit from the explicit coherence captured by NarCo.
- Abstract(参考訳): この研究は、物語の個々の通路が孤立するよりも密接な関係にある傾向があるという特徴から生まれた、物語理解のためのオリジナルで実践的なパラダイムを取り入れたものである。
本稿では,タスクに依存しないコヒーレンス依存を表わすNarCoというグラフを定式化することにより,物語コンテキストのきめ細かいモデリングを提案する。
特に、NarCoのエッジは、コンテキストスニペット間の自由形式のふりかえりの質問を含んでいる。
重要なことは、我々のグラフ形式は、設計した2段階のプロンプトスキームを通して、人間のアノテーションを使わずにLLMによって事実上インスタンス化されている。
グラフ特性とその有用性を検討するために,我々は,それぞれ独自の角度から,エッジ関係の有効性,局所的コンテキストの充実,より広範なQA応用の3つの物語研究を行っている。
すべてのタスクは、NarCoがキャプチャした明示的な一貫性の恩恵を受けることができる。
関連論文リスト
- Large Language Models Fall Short: Understanding Complex Relationships in
Detective Narratives [21.297972871264744]
我々は,刑事談話から複雑な文字関係グラフを抽出し,解析するための新しいベンチマークであるConanを導入する。
具体的には、階層的な関係カテゴリを設計し、様々なキャラクターの視点から手動で役割指向関係を抽出し、注釈付けした。
GPT-3.5やGPT-4、Llama2といった先進言語モデル(LLM)を用いた実験は、複雑な関係を推論し、より長い物語を扱う際の限界を明らかにします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T19:59:45Z) - Self-Consistent Narrative Prompts on Abductive Natural Language
Inference [42.201304482932706]
アブダクションは、物語の理解と日常の状況の推論に欠かせないものと見なされてきた。
本稿では,自己整合性と相互整合性を考慮した即時チューニングモデル$alpha$-PACEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T10:48:10Z) - DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.92601337474954]
プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。
そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T10:41:23Z) - M-SENSE: Modeling Narrative Structure in Short Personal Narratives Using
Protagonist's Mental Representations [14.64546899992196]
本研究では,登場人物の心的状態の推測を解析し,物語構造の顕著な要素を自動的に検出するタスクを提案する。
本稿では,物語構造の主要な要素,特にクライマックスと解像度のマニュアルアノテーションを含む,短い個人物語のSTORIESデータセットを紹介する。
我々のモデルは、クライマックスと解像度を識別するタスクにおいて、大幅な改善を達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T20:48:02Z) - SNaC: Coherence Error Detection for Narrative Summarization [73.48220043216087]
SNaCは長文の微粒化アノテーションに根ざした物語コヒーレンス評価フレームワークである。
本稿では,生成した物語要約におけるコヒーレンスエラーの分類法を開発し,150冊の本や映画の脚本要約にまたがる6.6k文のスパンレベルアノテーションを収集する。
我々の研究は、最先端の要約モデルによって生成されるコヒーレンスエラーの最初の特徴と、群衆アノテータからコヒーレンス判断を引き出すためのプロトコルを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T16:01:47Z) - elBERto: Self-supervised Commonsense Learning for Question Answering [131.51059870970616]
本稿では、市販QAモデルアーキテクチャと互換性のあるコモンセンスフレームワークの自己教師型双方向表現学習を提案する。
このフレームワークは5つの自己教師型タスクから構成されており、リッチコモンセンスを含むコンテキストから追加のトレーニング信号を完全に活用するようモデルに強制する。
elBERtoは、単純な語彙的類似性比較が役に立たないような、アウト・オブ・パラグラフや非エフェクトな問題に対して、大幅に改善されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-17T16:23:45Z) - Weakly-Supervised Spatio-Temporal Anomaly Detection in Surveillance
Video [128.41392860714635]
Weakly-Supervised Snoma-Temporally Detection (WSSTAD) を監視ビデオに導入する。
WSSTADは異常事象を封止する時空間管(すなわち連続する境界ボックスのシーケンス)をローカライズすることを目的としている。
本稿では,空間的・時間的領域に複数粒度を持つ入力提案を行うデュアルブランチネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T06:11:14Z) - Modeling Human Mental States with an Entity-based Narrative Graph [31.275150336289578]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-14T19:05:19Z) - Summarizing Text on Any Aspects: A Knowledge-Informed Weakly-Supervised
Approach [89.56158561087209]
文書に関連する任意の側面を要約する。
監視データがないため、我々は新しい弱い監督構築法とアスペクト・モデリング・スキームを開発した。
実験により,本手法は実文書と合成文書の両方を要約することで,性能の向上を図っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-14T03:20:46Z) - Narrative Maps: An Algorithmic Approach to Represent and Extract
Information Narratives [6.85316573653194]
本稿では、物語表現の理論と現代のオンラインシステムのデータを組み合わせる。
物語地図の表現は、物語の中の出来事と物語を、地図上のランドマークとルートのシリーズとして描いている。
我々の発見は、情報アナリスト、計算ジャーナリスト、誤情報研究者に影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-09T18:30:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。