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Narrative Representation Learning
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Lacuna Inc. 在 SemEval-2026 上发布新型叙事相似度模型
Lacuna Inc. 为 SemEval-2026 任务 4 开发了不变-变分解耦状态空间模型 (IVD-SSM)，该任务侧重于叙事相似度。该模型利用混合状态空间模型 Jamba-1.5-Mini，以避免标准 Transformer 的计算瓶颈。引入了一个名为结构化门控对齐 (SGA) 头的新组件，它将结构不变性与词汇变体解耦，以提高深度叙事理解能力。
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研究人员详细介绍用于 SemEval-2026 任务的叙事相似性模型
研究人员展示了他们针对 SemEval-2026 Task 4 的方法，重点关注叙事故事相似性和叙事表示学习。他们的解决方案采用对比学习和微调的句子 Transformer 来识别基于抽象主题、动作和结果的叙事相似性。该系统包含两个管道：一个使用单一视图和智能层冻结来防止过拟合，另一个采用多视图方法，分别使用专门的投影头和自监督对齐来建模主题、情节和结果。