摘要
长篇叙事问答需基于演变的故事世界进行推理，而非孤立片段。现有方法虽提升了证据获取能力，但其单元未能直接编码证据在故事中的功能。本文提出叙事知识编织者（NKW），一种源 grounded 框架，对齐文本证据、原子事实、规范图结构及故事线。NKW 在查询时结合文本、图谱与叙事工具，利用后检索阅读技能组装证据并审核约束。实验表明，NKW 在剧本级故事世界问答中表现最优，并在角色、因果及时间推理等方面展现出互补优势。
AI 推荐理由
论文核心提出叙事中心的检索增强推理框架，解决长文本理解中的复杂推理问题。
研究机构
Southeast University, Nanjing, China
Beijing Zhongguancun Academy, Beijing, China
Nanjing Normal University, Nanjing, China
ZhiWen Technology Co., Ltd., Beijing, China
论文信息