利用自动生成的情节语法建模拉丁史诗诗歌中的叙事结构

计算方法用于分析散文和诗歌，运用词嵌入和其他抽象表示，有时会遮蔽富有情境的文学文本。受阅读心理学启发，我们利用情节结构和要素来模拟人类叙事理解，从而为文学文本提供更全面的表示。我们提出了一种自动为输入文本生成情节语法标签的方法，既可被人类学家也可被技术专家解读。通过大型语言模型（LLM）管道和few-shot学习，我们为拉丁史诗诗歌标注情节要素标签，并直接用于分析叙事结构与风格。该方法引导文学学者发现跨文本的新兴趣领域，为下游机器学习任务提供新的特征集合。