作者：  （1）Pinelopi Papalampidi，爱丁堡大学信息学院语言、认知和计算研究所；  （2）弗兰克·凯勒，英国爱丁堡大学信息学院语言、认知和计算研究所；  （3）米雷拉·拉帕塔（Mirella Lapata），爱丁堡大学信息学院语言、认知和计算研究所 链接表 摘要和简介 相关工作 问题表述 实验装置 结果与分析 结论和参考文献 A. 模型详细信息 B. 实施细节 C. 结果：消融研究 B. 实施细节 先前的研究 [41] 从三个指标来评估 TP 识别模型的性能：总体一致性 (TA)，即正确识别的 TP 场景的百分比，部分一致性 (PA)，即至少识别出一个黄金标准场景的 TP 事件的百分比，以及距离 (D)，即对于给定 TP，预测场景集和黄金标准场景集之间的场景数量最小距离，按剧本长度标准化。我们使用部分一致性指标报告结果。我们不能再使用总体一致性，因为我们根据镜头（而不是场景）的银标准（而不是金标准）标签进行评估，因此认为场景内的所有镜头都同等重要。我们也不使用距离指标，因为它产生的结果非常相似，并且无助于区分模型变体。 评估指标 根据以前的工作[42]，我们将所有类型的特征（即文本，视觉和音频）投影到相同的128个较低维度。我们发现，较大的维度会大大增加参数的数量，并且可能由于数据集大小较小而产生较差的结果。 超参数 我们使用 Transformer 编码器将场景（相对于剧本）和镜头（相对于视频）情境化。我们在编码器中尝试了 2、3、4、5 和 6 层，并使用 3 层获得了最佳效果。对于前馈 (FF) 维度，我们尝试了标准尺寸 2,048 和较小的尺寸 1,024，发现前者效果更好。我们使用另一个 Transformer 编码器从输入句子表示序列中计算场景的表示。该编码器有 4 层和 1,024 FF 维度。这两个编码器都采用 8 个注意力头和 0.3 个 dropout。 在图稀疏化（即选择前 k 个邻居）过程中，我们为基于场景和基于镜头的网络考虑不同的邻域选项，因为它们的粒度和大小不同。按照 [42]，我们为场景网络考虑 [1–6] 个邻居，为镜头网络将邻域大小增加到 [6–12]。  该论文 。 可在 arxiv 上根据 CC BY-SA 4.0 DEED 许可获取

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