AAAINov, 2015

文学小说中人物之间的动态关系建模

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TL;DR研究角色是计算上表示和解释叙述性文本的关键，本文通过提出一个半监督框架来从全面和部分标记的数据中学习动态发展的角色关系，使用 Markovian 模型来积累历史信仰，结合语言和语义功能特征来研究叙述的文本内容，实验证明此框架优于基准模型。
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发现论文，激发创造
  • 推断叙述性摘要中的人际关系

    本文研究关系人物之间的情感极性特征，并提出结构化预测和聚类方法来解决该问题，在语言和语义特征的基础上，通过社交网络结构来提高模型性能。作者在维基百科电影概要数据集上验证了模型的优越性。

    Dec, 2015

  • 学习对虚构角色的情感关系进行分类：皱眉的弗罗多、畏缩的莱娅和严肃的友谊

    本文介绍了一个新的任务 - 将小说角色之间的情感关系分类，并针对该任务提出了两个子任务：角色识别和情感关系分类。通过多种不同的神经网络方法建立了情感关系分类模型，最终达到了 0.45 F1 指标。

    Mar, 2019

  • 电影人物间关系及互动学习

    本文提出了神经网络来学习和联合预测人物之间的互动关系及其涉及的角色，利用视觉和对话提示，通过多模态架构从中提取有意义的信息，并在 MovieGraphs 数据集上进行评估。

    Mar, 2020

  • 走向基于字符间关系的故事生成

    该论文介绍了一项关于人际关系建模的任务，提出了一种基于关系选择器和故事继续器两个主要组成部分的故事生成算法 ReLiSt，在自动和人工评估中展示出了其生成的故事能够更加忠实于期望的关系而不影响内容质量，推断过程中的关系分配带来了 ReLiSt 的可解释性。

    Nov, 2022

  • 基于角色关系建模的多用户对话故事叙述

    本文探讨以人物为驱动的故事延续，引入角色之间的第一人称和第二人称叙述以及对话，需要模型选择与角色个性和关系一致并推动故事发展的语言。我们假设在训练人物对话和关系信息的多任务模型的基础上，改进了基于 Transformer 的故事延续。为此，我们拓展了 Critical Role Dungeons and Dragons 数据集，并通过自动提取每对交互角色之间的关系和他们的个性。一系列实验为我们的假设提供了证据，表明我们使用人物关系的多任务模型相对于强基线能够提高故事延续的准确性。

    May, 2021

  • 以人物为中心的叙事

    该研究利用 VIST 数据集，提出了一个模型，通过隐式学习提供的角色之间的关系，生成关注的角色的故事，旨在解决基于图像序列生成故事时，模型忽略可能存在的人和动物角色的问题。

    Sep, 2019

  • 文学作品中角色关系的注释

    通过 Amazon Mechanical Turk，我们提供了一个手动注释的关系数据集，用于支持文学作品中关系类型预测的自动方法的训练和评估，以及更广泛的文学角色计算分析。我们在 109 个文本上征求来自工人的注释，涵盖从荷马的《伊利亚特》到乔伊斯的《尤利西斯》的范围，收集这些文本中字符之间关系的粗类别、细类别和亲密度，以及这些关系是否会在文本的过程中发生更改。

    Dec, 2015

  • 大型语言模型的不足：探察叙事中的复杂关系理解

    为了解决现有叙述理解数据集无法表示现实社交情景中关系的复杂性和不确定性的问题，我们引入了一个新的基准，Conan，用于从侦探叙述中提取和分析错综复杂的角色关系图。我们设计了层次关系类别，并从各个角色的角度手动提取和注释了面向角色的关系，包括大多数角色所知的公开关系和只有少数人知道的秘密关系。我们使用 GPT-3.5、GPT-4 和 Llama2 等先进的大型语言模型进行实验，揭示了它们在推理复杂关系和处理较长叙述方面的局限性。Conan 数据集和我们的流程策略的结合旨在验证大型语言模型在理解叙述情境中微妙关系动态的能力。

    Feb, 2024

  • 利用现代文学小说中的人物交互图来理解社会结构 —— 有影响力的孟加拉作家的半个世纪编年史

    利用角色互动图和自然语言处理派生的特征，对当代文学作品进行社会调查和信息检索。从文学作品构建角色互动图，提取相关图特征，并利用这些特征解决各种现实生活问题。实验评估表明，角色互动图在文学作品的特定评估和信息检索方面具有高度有效性。

    Oct, 2023

  • 让你的角色讲述他们的故事：面向角色的叙事理解数据集

    此研究提出并介绍了拥有角色描述的文学作品摘要数据集 LiSCU，探索了文学角色理解中的新领域，并通过使用预训练语言模型进行的实验，表明需要更好的叙事理解模型。

    Sep, 2021