抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ナラティブテキストの人間理解は,テキストにおいて明示的に述べられたものを超えて,共通感覚推論を行う必要がある。最近のモデル,COMETは,参加者のプレおよびポスト条件,動機,および精神状態のようないくつかの次元に沿ってそのような暗黙的共通センス推論を生成することができる。しかし,COMETは,短いフレーズの常識推論で訓練され,従って,議論の余地がある。複数存在語のそれぞれの文章で提示されたとき,それは,ナラティブの残りと矛盾する推論を生成するかもしれない。ディスコース意識のコモンセンス推論の課題を提示する。ナラティブ内の文章を与えられた場合,目標は,定義済み次元に沿って共通センス推論を生成することであり,一方,ナラティブの残りとのコヒーレンスを維持することである。そのような大規模パラグラフレベルアノテーションは,入手し,コストがかかるので,利用可能な文章レベルアノテーションを用いて,遠隔教師つきコーパスを効率的にかつ自動的に構築する。このコーパスを用いて,PARA-COMETを訓練し,パラグラフレベル情報を組み込み,ナラティブからコヒーレントコモンセンス推論を生成する。PARA-COMETは,事前世界知識に関連する意味知識と,現在の事象がナラティブにおける事前と将来のイベントに関係するかを含むエピソード知識の両方を捕捉する。その結果,PARA-COMETは,特にコヒーレントかつ新規である推論を生成する際に,文章レベルベースラインより優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】
