Wie Ereigniskausalität das Verständnis von Computertexten entscheidend beeinflusst

Ereigniskausalität bietet entscheidende Informationen für das Verständnis von Geschichten. Obwohl Kognitionswissenschaft und symbolische KI-Forschung die Bedeutung der Ereigniskausalität für das Textverständnis betonen, nutzen maschinelle Lernmodelle für das Textverständnis selten Ereigniskausalität, da es an zuverlässigen Methoden zur Identifizierung kausaler Ereignisbeziehungen in der offenen Welt mangelt. Diese Arbeit präsentiert eine einfache Methode zur Extraktion von Ereigniskausalität mithilfe von Large Language Models, die zu erheblichen Verbesserungen beim Textverständnis führt.