冲突、反派、解决：迈向叙事性媒体框架建模

尽管 NLP 中对媒体框架的自动检测兴趣日增，该问题通常被简化为单标签分类并采用类主题的框架观，回避了对更宽泛文档级叙事的建模。本工作中，我们重访传播学中广泛使用的框架概念化，其显式捕捉叙事要素（包括冲突及其解决），并将其与故事中关键实体作为英雄、受害者或反派的叙事框架相整合。我们采用一种将复杂标注任务拆解为一系列更简单二元问题的有效标注范式，呈现一个英文新闻文章标注数据集，以及跨政治光谱新闻媒体文章中气候变化框架的案例研究。最后，我们探索用监督与半监督方法自动多标签预测我们的框架，并提出一种新颖的基于检索的方法，其在预测中既有效又透明。我们以对未来文档级叙事框架模型工作的机遇与挑战的讨论作结。