CHIRON：长篇叙事中的丰富角色表征
计算与语言
2024-12-10 v3
摘要
角色是长篇叙事的核心组成部分，但现有的故事分析与生成系统对其理解不足。先前的工作通过基于图的方法和简短的角色描述来简化角色，我们则旨在借鉴给专业作家的建议，更好地解决复杂角色表征的问题。我们提出了CHIRON，一种基于“角色表”的新型表征，用于组织和过滤关于角色的文本信息。我们通过两步构建CHIRON表：一个生成模块，通过问答方式提示大语言模型获取角色信息；以及一个验证模块，利用自动推理和领域特定的蕴含模型来消除关于角色的错误事实。我们通过掩码角色预测的下游任务验证了CHIRON，实验表明CHIRON比可比的基于摘要的基线方法更好且更灵活。我们还展示了从CHIRON导出的指标可用于自动推断故事中的角色中心性，并且这些指标与人类判断一致。
引用
@article{arxiv.2406.10190,
title = {CHIRON: Rich Character Representations in Long-Form Narratives},
author = {Alexander Gurung and Mirella Lapata},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.10190},
year = {2024}
}