論文の概要: CompRes: A Dataset for Narrative Structure in News

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04874v1
• Date: Thu, 9 Jul 2020 15:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 04:15:12.501517
• Title: CompRes: A Dataset for Narrative Structure in News
• Title（参考訳）: CompRes:ニュースにおける物語構造のためのデータセット
• Authors: Effi Levi, Guy Mor, Shaul Shenhav, Tamir Sheafer
• Abstract要約: ニュースメディアにおける物語構造のための最初のデータセットであるCompResを紹介する。 アノテーション付きデータセットを使用して、複数の教師付きモデルをトレーニングし、異なる物語要素を識別します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the task of automatically detecting narrative structures in raw texts. Previous works have utilized the oral narrative theory by Labov and Waletzky to identify various narrative elements in personal stories texts. Instead, we direct our focus to news articles, motivated by their growing social impact as well as their role in creating and shaping public opinion. We introduce CompRes -- the first dataset for narrative structure in news media. We describe the process in which the dataset was constructed: first, we designed a new narrative annotation scheme, better suited for news media, by adapting elements from the narrative theory of Labov and Waletzky (Complication and Resolution) and adding a new narrative element of our own (Success); then, we used that scheme to annotate a set of 29 English news articles (containing 1,099 sentences) collected from news and partisan websites. We use the annotated dataset to train several supervised models to identify the different narrative elements, achieving an $F_1$ score of up to 0.7. We conclude by suggesting several promising directions for future work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,原文中のナラティブ構造を自動的に検出するタスクについて述べる。 以前の作品では、ラボフとワルツキーによる口頭物語理論を利用して、個人的な物語のテキスト中の様々な物語要素を同定している。 その代わり、我々は、その社会的影響の高まりと、世論の創造と形成における役割に動機づけられたニュース記事に焦点をあてる。 ニュースメディアにおける物語構造のための最初のデータセットであるCompResを紹介する。 まず、我々は、ラボフとワレツキーの物語理論から要素を適応させ、独自の物語要素を追加することによって、ニュースメディアに適した新しい物語論法を設計し、その後、ニュースやパルチザンのウェブサイトから収集された29の英ニュース記事(1,099文を含む)を注釈付けするために、その手法を用いた。 注釈付きデータセットを使用して、いくつかの教師付きモデルをトレーニングし、異なる物語要素を識別し、最大0.7のF_1$スコアを達成します。 我々は、将来の仕事のためにいくつかの有望な方向を提案して締めくくる。

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