Event scenarios are often complex and involve multiple event sequences connected through different entity participants. Exploring such complex scenarios requires an ability to branch through different sequences, something that is difficult to achieve with standard event language modeling. To address this, we propose a question-guided generation framework that models events in complex scenarios as answers to questions about participants. At any step in the generation process, the framework uses the previously generated events as context, but generates the next event as an answer to one of three questions: what else a participant did, what else happened to a participant, or what else happened. The participants and the questions themselves can be sampled or be provided as input from a user, allowing for controllable exploration. Our empirical evaluation shows that this question-guided generation provides better coverage of participants, diverse events within a domain, comparable perplexities for modeling event sequences, and more effective control for interactive schema generation.


翻译:事件场景通常复杂,涉及多个通过不同实体参与者连接的事件序列。探索此类复杂场景需要具备在不同序列间跳转的能力,而标准事件语言建模难以实现这一点。为此,我们提出一种问题引导生成框架,将复杂场景中的事件建模为关于参与者问题的答案。在生成过程的任何步骤中,该框架将先前生成的事件作为上下文,但将下一个事件生成为以下三类问题之一的答案:参与者还做了什么、参与者还遭遇了什么、或者还发生了什么。参与者与问题本身可采样或由用户输入提供,从而实现可控探索。实验评估表明,该问题引导生成在参与者覆盖度、领域内事件多样性方面表现更优,其事件序列建模困惑度与基线相当,且对交互式模式生成具有更高效的控制能力。

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