论文地址 ：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1413/
作者 ：I-Ta Lee, Dan Goldwasser
机构 ： Purdue University
研究的问题：
关注的是脚本知识的建模问题。脚本，它是结构化的知识表示，用于捕获给定场景下事件与参与者之间的关系。举个例子，对于“汤姆用枪打了约翰”这个事件，“他被警察逮捕了”比“他睡着了”更有可能。
早期的方法，有使用PMI（点互信息）来捕获两者之间关系的，近几年有使用基础事件共现的向量来表示事件，通过向量相似度来度量它们之间的关系。
上述方法的思路就是通过共现来处理，也就是说出现在相似的上下文的事件往往具有相似的表示，这个想法在很多NLP任务中都有效，但对于脚本建模来说过于粗糙。
本文要做的就是，通过捕获多个细粒度关系来表示事件，通过引入翻译中的embedding目标来捕获事件之间的不同关系。
研究方法：
模型部分：
模型概述：框架包括两个预处理阶段：事件提取和关系三元组提取。预处理阶段的输出是一组关系三元组(e_h,e_t,r)，其中e_h,是头事件，e_t是尾事件，r是它们之间的关系类型。之后它们作为输入，输入到另一个神经网络，用于学习事件的关系embedding，目标函数是一个能量函数f(e_t,e_h,r),可以被用来做为条件概率p(e_t/e_h,r)或p(r/e_t,t_h)的近似。学习到的时间的关系embedding就是脚本知识，可以用于后续的NLP任务。
事件提取：首先定义事件，每个事件e包括谓语pred(e)、主语subj(e)、宾语obj(e)。
这里通过Stanford CoreNLP的依赖解析器和共指消解来提取事件，和其它的工作不同的是，作者在提取的事件中使用的是完整的提及跨度（mention span）。举个例子，“珍妮走进了她最喜欢的餐厅”，一般的提取结果是“走进，珍妮，餐厅”，本文提取的是“走进，珍妮，她最喜欢的餐厅”。作者认为这有助于模型捕获一些微妙的信息。
三元组提取：
前边提到了，三元组表示为(e_h,e_t,r)，其中e_h, e_t是事件，它们的内部结构都是（pred(e),subj(e),obj(e)），r是它们之间的关系类型。本文考虑了11种关系类型和9种话语关系。
对于关系类型，分为两种，一种是同一指代链上的事件之间的顺序，记为COREF_NEXT。另一种是不共享参数的相关事件，如“森林着火了”和“树木燃烧”之间本身没有共同的论点，但它们警察同时发生，因此是相关的。也就是固定大小上下文窗口之间同时发生的事件，记为NEXT。
对于话语关系，从PDTB（一个数据库）中提取了9种关系类型，如reason、result等。鉴于PDTB中带注释的数据不够，这里实现了一个基于规则的注释器来产生数据，比如对于“because”总会连接有因果关系的两句话。作者为了减少误差只选择一些高置信度的词。
那么对于一个给定的事件，最多可能有三种关系，一个话语关系，一种COREF_NEXT、一种NEXT。
复合事件表示：
模型的结构如下图表示。
前边提到，对于事件，由（pred(e),subj(e),obj(e)）表示，对于它的向量表示，其中pred(e)是通过查表得到的，预先有一个各个动词的向量表示表，subj(e)和obj(e)通过两个独立的Bi-GRU得到，分别称为主语编码器，宾语编码器。
得到事件编码表示之后，通过一层全连接网络来组合输入事件。
对于关系，通过是通过查表的方法得到它的向量表示。
作者提出了两种模型，下面分别介绍。
EventTransE：将节点及其关系嵌入到同一个向量空间中，使用节点之间的距离来表示节点之间的关系。表示如下：
EventTransR：EventTransE的一个缺点在于，不能很好地处理1-N、N-1、N-N的关系。EventTransR将时间和关系使用不同的向量空间表示，通过引入特定于关系的的参数来建模空间之间的交互
目标函数：Margin-based ranking loss
实验部分：
实验的数据来自于纽约时报。
实验一：任务分别是选择是完形填空（MCNC）、选择式叙述序列(MCNS)、选择式叙述解释(MCNE)。
下面这张图很好地解释了这三个任务。
实验结果如下：
MCNC上的实验结果：
MCNS和MCNE上的实验结果。
相比于baseline，提升还是比较明显的。这里EventTransR的表现不如EventTransE，也就是说EventTransE对于COREF_NEXT的预测能力比较强。
实验二：内在话语关系评价
给定一个(e_1,e_2,r)，定义三种任务分别是预测下一个事件e_2，预测关系r，预测它是否为真。实验结果比较类似，这里就不放图了。EventTransR和EventTransE两个模型均超越了ELMO模型。
实验三：隐含话语意义分类（implicit discourse sense classification）
实验目的是测试在下游任务上的表现。实验结果如下：
可以看到，只用ELMO就已经达到了很好的效果，结合了本文的模型对于结果又有一定的提升。
评价：
本文实验还是比较充分，实验一、二用来证明模型可以捕获特定关系的信息，实验三用来证明模型在下游任务上的表现。比较有意思的点是，本文的一部分训练数据是通过基于规则的方法（关键词检测）来标注的，在数据不足的情况下是可以考虑用这种方法的。有个疑惑的地方在于，为什么动词和关系embedding都是通过查表得到的，关系的种类是确定的，通过查表可以理解，但是相对来说动词的种类是比较多的。主语和宾语的embedding是通过Bi-GRU编码得到的。这里作者没有给出相应的解释。