使用 LLM 和叙事结构文本嵌入映射新闻叙事

鉴于叙事在从个人身份到国际政治等各个社会层面上的深远影响，理解其在时间上的分布和发展至关重要。这在线上空间尤为重要。在网络上，叙事可以迅速传播并加剧社会界限和冲突。虽然已有许多定性方法，但对叙事的量化仍是一个重大挑战。计算叙事分析缺乏既全面又可推广的框架。为此，我们引入一种基于结构主义语言理论的数值叙事表示。主要来说，Greimas 的行动者模型通过六个功能角色来表示叙事。这些所谓的行动者是无关体裁的，使模型具有高度的可推广性。我们使用开源 LLM 提取行动者，并将其整合到叙事结构文本嵌入中，以捕捉文本的语义和叙事结构。我们以阿拉伯之声和华盛顿邮报关于以色列-巴勒斯坦冲突的 5000 篇完整新闻文章为例，展示了该方法的分析洞见。我们的方法成功地区分了覆盖相同主题但叙事结构不同的文章。