論文の概要: Understanding Social Structures from Contemporary Literary Fiction using Character Interaction Graph -- Half Century Chronology of Influential Bengali Writers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16968v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 20:09:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:47:46.726135
• Title: Understanding Social Structures from Contemporary Literary Fiction using Character Interaction Graph -- Half Century Chronology of Influential Bengali Writers
• Title（参考訳）: 文字間相互作用グラフを用いた現代文学フィクションの社会構造理解-ベンガル文学作家の半世紀年表
• Authors: Nafis Irtiza Tripto, Mohammed Eunus Ali
• Abstract要約: 社会構造や現実世界の出来事は、しばしば現代文学に影響を及ぼす。 文字相互作用グラフを用いて、現代文化が文学の風景に与える影響について、社会的問いかけを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.103087897983347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social structures and real-world incidents often influence contemporary literary fiction. Existing research in literary fiction analysis explains these real-world phenomena through the manual critical analysis of stories. Conventional Natural Language Processing (NLP) methodologies, including sentiment analysis, narrative summarization, and topic modeling, have demonstrated substantial efficacy in analyzing and identifying similarities within fictional works. However, the intricate dynamics of character interactions within fiction necessitate a more nuanced approach that incorporates visualization techniques. Character interaction graphs (or networks) emerge as a highly suitable means for visualization and information retrieval from the realm of fiction. Therefore, we leverage character interaction graphs with NLP-derived features to explore a diverse spectrum of societal inquiries about contemporary culture's impact on the landscape of literary fiction. Our study involves constructing character interaction graphs from fiction, extracting relevant graph features, and exploiting these features to resolve various real-life queries. Experimental evaluation of influential Bengali fiction over half a century demonstrates that character interaction graphs can be highly effective in specific assessments and information retrieval from literary fiction. Our data and codebase are available at https://cutt.ly/fbMgGEM
• Abstract（参考訳）: 社会構造や現実世界の出来事はしばしば現代文学に影響を及ぼす。 文学的フィクション分析における既存の研究は、物語の手動の批判的分析を通じて、これらの現実世界の現象を説明する。 感情分析、物語要約、トピックモデリングを含む従来の自然言語処理(nlp)方法論は、フィクション作品における類似性の分析と同定において実質的な効果を示している。 しかし、フィクションの中のキャラクターの相互作用の複雑なダイナミクスは、可視化技術を取り入れたよりニュアンスなアプローチを必要とする。 文字相互作用グラフ(またはネットワーク)は、フィクションの領域からの可視化と情報検索に非常に適した手段として出現する。 そこで本稿では,現代文化が文学の風景に与える影響について,多種多様な社会的問合せを探求するために,NLPを特徴とする文字相互作用グラフを活用する。 本研究は,フィクションから文字インタラクショングラフを構築し,関連するグラフ特徴を抽出し,それらの特徴を活用して実生活の様々なクエリを解決する。 半世紀にわたって影響力のあるベンガル・フィクションの実験的評価は、文字相互作用グラフが文学的フィクションから特定の評価や情報検索に非常に有効であることを示している。 私たちのデータとコードベースはhttps://cutt.ly/fbMgGEMで利用可能です。

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