我们研究了一项新的常识推理任务：给定一个简短自由形式文本中描述的事件（例如“X早上喝咖啡”），系统需要推断该事件参与者的可能意图（例如“X想保持清醒”）和反应（例如“X感到精神焕发”）。为了支持这项研究，我们构建了一个包含25,000个事件短语的新众包语料库，涵盖了日常生活中各种各样的事件和情境。我们在这一任务上报告了基线性能，证明神经编码-解码模型可以成功地组合先前未见过的事件的嵌入表示，并推断出事件参与者的可能意图和反应。此外，我们还展示了如何通过常识推理来揭示现代电影剧本中普遍存在的隐性性别不平等。