論文の概要: Personality Understanding of Fictional Characters during Book Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10156v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 08:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 22:25:43.266129
• Title: Personality Understanding of Fictional Characters during Book Reading
• Title（参考訳）: 読書中の架空の人物の性格理解
• Authors: Mo Yu, Jiangnan Li, Shunyu Yao, Wenjie Pang, Xiaochen Zhou, Zhou Xiao, Fandong Meng and Jie Zhou
• Abstract要約: この問題に対する最初のラベル付きデータセットPersoNetを提示する。 当社の新たなアノテーション戦略では,オリジナル書籍のプロキシとして,オンライン読書アプリからユーザノートを注釈付けします。 実験と人間の研究は、データセットの構築が効率的かつ正確であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.68515671674301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Comprehending characters' personalities is a crucial aspect of story reading. As readers engage with a story, their understanding of a character evolves based on new events and information; and multiple fine-grained aspects of personalities can be perceived. This leads to a natural problem of situated and fine-grained personality understanding. The problem has not been studied in the NLP field, primarily due to the lack of appropriate datasets mimicking the process of book reading. We present the first labeled dataset PersoNet for this problem. Our novel annotation strategy involves annotating user notes from online reading apps as a proxy for the original books. Experiments and human studies indicate that our dataset construction is both efficient and accurate; and our task heavily relies on long-term context to achieve accurate predictions for both machines and humans. The dataset is available at https://github.com/Gorov/personet_acl23.
• Abstract（参考訳）: 登場人物の性格の理解は、物語を読む上で重要な側面である。 読者が物語に携わるにつれて、キャラクターに対する理解は新たな出来事や情報に基づいて進化し、パーソナリティの複数の細かい側面が認識される。 これは、位置と細かなパーソナリティ理解の自然な問題につながる。 この問題は、本を読む過程を模倣する適切なデータセットがないため、nlpの分野では研究されていない。 この問題に対する最初のラベル付きデータセットPersoNetを提示する。 新しいアノテーション戦略は、オンライン読書アプリからユーザーノートをオリジナルの書籍の代理としてアノテートすることを含む。 実験と人間の研究は、データセットの構築が効率的かつ正確であることを示し、我々のタスクは、機械と人間の両方の正確な予測を達成するために、長期的なコンテキストに大きく依存している。 データセットはhttps://github.com/gorov/personet_acl23で入手できる。

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