用于从 TV 系列中提取叙事弧线的多智能体系统

序列化电视剧建立在复杂的情节线上，这些情节线可能难以跟踪并以超出简单分析的方式演变。本文介绍了一个设计用于提取和分析这些叙事弧线的多智能体系统。该系统在 Grey's Anatomy（ABC 2005-）第一季上进行测试，识别三种类型的弧线：Anthology（自包含型）、Soap（以人际关系为焦点）以及 Genre-Specific（严格与系列体裁相关）。这些情节的进程存储在关系型和语义（向量）数据库中，以实现结构化分析和比较。为弥合自动化与批判性解释之间的差距，该系统配备了图形界面，允许人类通过工具来增强和可视化数据。该系统在识别 Anthology 弧线和人物实体方面表现良好，但其依赖文本次要文本（如集数概述）暴露了在识别重叠弧线和更细微动态方面的局限性。这一方法突显了结合计算与人类专业知识进行叙事分析的潜力。除了电视节目之外，它还为文本完全包含叙事的序列化书写格式提供了前景。未来工作将探索整合多模态输入（如对话和视觉元素）并在更广泛的体裁范围内扩展测试，以进一步完善该系统。