故事讲述者是谁？新闻中的主角实体识别
计算与语言
2025-11-11 v1
摘要
新闻文章常常引用大量组织机构，但传统的命名实体识别（NER）将所有提及都视为等价，掩盖了哪些实体真正驱动叙事、塑造主发展。这限制了依赖理解事件显著性、影响力或叙事焦点进行的下游任务。我们引入主角实体识别（PER），以识别锚定新闻故事并塑造其主要发展的组织机构。为验证PER，我们将大型语言模型（LLM）的预测与四位专家注释员在金标准语料库上的注释进行比较，建立了注释员之间的一致性以及人类与LLM之间的一致性。基于这些发现，我们使用最先进的LLM通过NER引导式提示自动标记大规模新闻集合，生成可扩展且高质量的监督信号。随后我们评估其他LLM在有限上下文且无明确候选指引的情况下，是否仍能推断正确的主角。我们的结果表明，PER是叙事中心信息抽取的一种可行且有意义的扩展，并且引导式LLM可在规模化程度上近似于人类对叙事重要性的判断。
引用
@article{arxiv.2511.07296,
title = {Who Is the Story About? Protagonist Entity Recognition in News},
author = {Jorge Gabín and M. Eduardo Ares and Javier Parapar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.07296},
year = {2025}
}