Event2Mind : Inférence de bon sens sur les événements, les intentions et les réactions

Nous examinons une nouvelle tâche d'inférence de sens commun : étant donné un événement décrit dans un court texte libre (« X boit du café le matin »), un système raisonne sur les intentions probables (« X veut rester éveillé ») et les réactions (« X se sent vigilant ») des participants à l'événement. Pour soutenir cette étude, nous avons construit un nouveau corpus issu de la contribution collective de 25 000 phrases d'événements couvrant une gamme diversifiée d'événements et de situations quotidiens. Nous rapportons les performances de base sur cette tâche, démontrant que les modèles neuronaux encodeur-décodeur peuvent composer avec succès des représentations d'embedding d'événements jamais vus auparavant et raisonner sur les intentions et réactions probables des participants à l'événement. De plus, nous montrons comment l'inférence de sens commun sur les intentions et réactions des personnes peut aider à révéler l'inégalité de genre implicite prévalente dans les scénarios de films modernes.