Event2Mind: 이벤트, 의도, 반응에 대한 상식적 추론

우리는 새로운 상식 추론 작업을 조사합니다: 짧은 자유 형식의 텍스트로 설명된 사건("X가 아침에 커피를 마신다")이 주어졌을 때, 시스템은 사건 참여자의 가능성이 있는 의도("X는 깨어있고 싶다")와 반응("X는 경각심을 느낀다")에 대해 추론합니다. 이 연구를 지원하기 위해, 우리는 일상적인 사건과 상황의 다양한 범위를 포함하는 25,000개의 사건 문구로 구성된 새로운 크라우드소싱 코퍼스를 구축했습니다. 우리는 이 작업에서의 기준 성능을 보고하며, 신경망 인코더-디코더 모델이 이전에 본 적 없는 사건들의 임베딩 표현을 성공적으로 구성하고 사건 참여자의 가능한 의도와 반응에 대해 추론할 수 있음을 입증합니다. 또한, 사람들의 의도와 반응에 대한 상식 추론이 현대 영화 대본에서 흔히 발견되는 암묵적인 성별 불평등을 드러내는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여줍니다.