NLP 模型擅长追踪思维吗：叙事理解综述
计算与语言
2026-01-19 v1
摘要
叙事理解涉及捕捉作者的认知过程，从而洞察其知识、意图、信念与欲望。尽管大语言模型（LLM）在生成语法连贯的文本方面表现出色，它们理解作者思维的能力仍不确定。这一局限阻碍了叙事理解的实际应用。本文对叙事理解任务进行了全面综述，深入考察其关键特征、定义、分类体系、相关数据集、训练目标、评估指标与局限。此外，我们探索了扩展模块化 LLM 能力以应对新颖叙事理解任务的潜力。通过将叙事理解框定为检索勾勒叙事结构的作者想象线索，我们的研究为增强叙事理解引入了新视角。
引用
@article{arxiv.2310.18783,
title = {Are NLP Models Good at Tracing Thoughts: An Overview of Narrative Understanding},
author = {Lixing Zhu and Runcong Zhao and Lin Gui and Yulan He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18783},
year = {2026}
}