論文の概要: Characterizing narrative time in books through fluctuations in power and danger arcs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09496v2
• Date: Wed, 24 Aug 2022 07:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:36:30.189490
• Title: Characterizing narrative time in books through fluctuations in power and danger arcs
• Title（参考訳）: 力と危険弧の変動による本中の物語時間の特徴付け
• Authors: Mikaela Irene Fudolig, Thayer Alshaabi, Kathryn Cramer, Christopher M. Danforth, Peter Sheridan Dodds
• Abstract要約: 我々は3万冊以上のプロジェクト・グーテンベルクの書籍をユビオメトリックスを用いた時系列として表現している。 原典のパワーと危険時系列の分解をシャッフルテキストから導出したものと比較した結果,短い本は一般的な傾向しか示さないことがわかった。 より長い本は一般的な傾向に加えて変動があり、これは全体的な物語の弧の中にサブプロットが弧を持っているのと同様である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.181206257787103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent studies have focused on quantifying word usage to find the overall shapes of narrative emotional arcs, certain features of narratives within narratives remain to be explored. Here, we characterize the narrative time scale of sub-narratives by finding the length of text at which fluctuations in word usage begin to be relevant. We represent more than 30,000 Project Gutenberg books as time series using ousiometrics, a power-danger framework for essential meaning, itself a reinterpretation of the valence-arousal-dominance framework derived from semantic differentials. We decompose each book's power and danger time series using empirical mode decomposition into a sum of constituent oscillatory modes and a non-oscillatory trend. By comparing the decomposition of the original power and danger time series with those derived from shuffled text, we find that shorter books exhibit only a general trend, while longer books have fluctuations in addition to the general trend, similar to how subplots have arcs within an overall narrative arc. These fluctuations typically have a period of a few thousand words regardless of the book length or library classification code, but vary depending on the content and structure of the book. Our method provides a data-driven denoising approach that works for text of various lengths, in contrast to the more traditional approach of using large window sizes that may inadvertently smooth out relevant information, especially for shorter texts.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、言葉の用法を定量化し、物語の感情的弧の全体像を見出すことに焦点が当てられているが、物語の中の物語の特徴についてはいまだ検討が続けられている。 本稿では,単語使用のゆらぎが関連し始めるテキストの長さを求めることにより,語下詞の物語時間尺度を特徴付ける。 我々は3万冊以上のプロジェクト・グーテンベルクの書籍を、本質的な意味を持つパワー・ダンガー・フレームワークである ousiometrics を用いて時系列として表現する。 各本のパワーと危険時系列を経験的モード分解を用いて構成振動モードと非振動トレンドの合計に分解する。 原典のパワーと危険時間列の分解をシャッフルテキストから導出したものと比較することにより、短い本は一般的な傾向しか示さないのに対し、より長い本は一般的な傾向に加えて変動があることが分かる。 これらの変動は通常、本の長さや図書館の分類コードに関わらず数千語という期間を持つが、本の内容や構造によって異なる。 提案手法は,様々な長さのテキストに対して,特に短いテキストに対して,不注意に関連情報を取り除くような大きなウィンドウサイズを用いる従来の手法とは対照的に,データ駆動分別手法を提供する。

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