Comprendre une narration nécessite de lire entre les lignes et de raisonner sur les implications non dites mais évidentes concernant les événements et les états mentaux des personnages – une capacité qui est trivialement simple pour les humains mais remarquablement difficile pour les machines. Pour faciliter la recherche visant à relever ce défi, nous introduisons un nouveau cadre d'annotation permettant d'expliquer la psychologie naïve des personnages de l'histoire sous forme de chaînes d'états mentaux complets, en tenant compte des motivations et des réactions émotionnelles. Notre travail présente un nouveau jeu de données à grande échelle doté d'annotations de bas niveau riches et établit des performances de référence sur plusieurs nouvelles tâches, suggérant des pistes pour des recherches futures.