論文の概要: Modeling Social Readers: Novel Tools for Addressing Reception from
Online Book Reviews
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01150v1
- Date: Mon, 3 May 2021 20:10:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-05 12:54:57.505679
- Title: Modeling Social Readers: Novel Tools for Addressing Reception from
Online Book Reviews
- Title（参考訳）: ソーシャル読者のモデリング:オンライン書評からのレセプションに対応する新しいツール
- Authors: Pavan Holur, Shadi Shahsavari, Ehsan Ebrahimizadeh, Timothy R.
Tangherlini, Vwani Roychowdhury
- Abstract要約: 5つの人気小説のレビューのコーパスを使用して、小説のメインストーリーラインの読者の蒸留を研究します。
無限語彙ネットワークの研究に3つの重要な貢献をしている。
本稿では、レビューから集約された部分軌跡に基づいてイベントのコンセンサスシーケンスを生成する新しいシーケンシングアルゴリズムREV2SEQを提案する。
- 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: Readers' responses to literature have received scant attention in
computational literary studies. The rise of social media offers an opportunity
to capture a segment of these responses while data-driven analysis of these
responses can provide new critical insight into how people "read". Posts
discussing an individual book on Goodreads, a social media platform that hosts
user discussions of popular literature, are referred to as "reviews", and
consist of plot summaries, opinions, quotes, or some mixture of these. Since
these reviews are written by readers, computationally modeling them allows one
to discover the overall non-professional discussion space about a work,
including an aggregated summary of the work's plot, an implicit ranking of the
importance of events, and the readers' impressions of main characters. We
develop a pipeline of interlocking computational tools to extract a
representation of this reader generated shared narrative model. Using a corpus
of reviews of five popular novels, we discover the readers' distillation of the
main storylines in a novel, their understanding of the relative importance of
characters, as well as the readers' varying impressions of these characters. In
so doing, we make three important contributions to the study of infinite
vocabulary networks: (i) an automatically derived narrative network that
includes meta-actants; (ii) a new sequencing algorithm, REV2SEQ, that generates
a consensus sequence of events based on partial trajectories aggregated from
the reviews; and (iii) a new "impressions" algorithm, SENT2IMP, that provides
finer, non-trivial and multi-modal insight into readers' opinions of
characters.
- Abstract（参考訳）: 文学に対する読者の反応は、計算文学研究において注目されている。
ソーシャルメディアの台頭は、これらの応答のセグメントを捉える機会を提供し、データ駆動分析は、人々が「読む」方法に関する新たな重要な洞察を提供する。
人気文学のユーザーディスカッションを司るソーシャルメディアプラットフォームであるGoodreadsに関する個々の本について議論する投稿は「レビュー」と呼ばれ、プロットの要約、意見、引用、あるいはこれらを混ぜたものから成っている。
これらのレビューは読者によって書かれたので、計算的にモデル化することで、作品のプロットの要約、イベントの重要性の暗黙のランキング、メインキャラクターの読者の印象など、仕事に関する全体的な非プロフェッショナルな議論空間を見つけることができる。
我々は、この読者生成した共有物語モデルの表現を抽出するために、インターロック計算ツールのパイプラインを開発する。
5つの人気小説のレビューのコーパスを用いて、小説における主要ストーリーラインの読者の蒸留、キャラクターの相対的重要性の理解、そしてこれらのキャラクターに対する読者の様々な印象を見出した。
そこで我々は,無限語彙ネットワークの研究に3つの重要な貢献をしている: (i)メタアクターを含む自動生成物語ネットワーク, (ii) レビューから集約された部分軌跡に基づく事象のコンセンサスシーケンスを生成する新しいシーケンシングアルゴリズムREV2SEQ, (iii) 読者の意見のより細かい,非自明でマルチモーダルな洞察を提供する新しい「印象」アルゴリズムSENT2IMP。
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