层次叙事分析：解构生成式 AI 的感知
计算与语言
2024-11-12 v3
摘要
文本所体现的是作者的视角，使其在人文科学和社会科学等领域成为关键研究方法。然而，情感分析和主题建模等传统文本挖掘技术在捕捉揭示深层论证模式的层次叙事结构方面受限。为弥合这一差距，我们提出一种方法，利用大语言模型（LLM）提取并组织这些结构构成层次框架。我们通过分析日本文化省收集的生成式 AI 公共意见数据，比较支持者与批评者的叙事，验证了这一方法。我们的分析提供了更清晰的可视化，显示影响生成式 AI 不同观点分歧的因素，深入洞察了共识与分歧的结构。
引用
@article{arxiv.2409.11032,
title = {Hierarchical Narrative Analysis: Unraveling Perceptions of Generative AI},
author = {Riona Matsuoka and Hiroki Matsumoto and Takahiro Yoshida and Tomohiro Watanabe and Ryoma Kondo and Ryohei Hisano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.11032},
year = {2024}
}