論文の概要: Evaluating Computational Representations of Character: An Austen Character Similarity Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16131v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 20:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 15:44:44.834215
• Title: Evaluating Computational Representations of Character: An Austen Character Similarity Benchmark
• Title（参考訳）: 文字の計算的表現の評価:オーステン文字類似性ベンチマーク
• Authors: Funing Yang, Carolyn Jane Anderson,
• Abstract要約: 本稿では,ジェーン・オーステンの小説におけるキャラクター類似性のベンチマークスイートであるAustinAlikeを紹介する。 我々のベンチマークは、構造的に定義された類似性の概念、社会的に定義された類似性の概念、文学的批判から抽出された専門家定義セットの3つの概念に基づく。 我々は、4種類の特徴から文字表現を構築し、3つのAustinAlikeベンチマークとGPT-4類似度ランキングと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.298609827855792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Several systems have been developed to extract information about characters to aid computational analysis of English literature. We propose character similarity grouping as a holistic evaluation task for these pipelines. We present AustenAlike, a benchmark suite of character similarities in Jane Austen's novels. Our benchmark draws on three notions of character similarity: a structurally defined notion of similarity; a socially defined notion of similarity; and an expert defined set extracted from literary criticism. We use AustenAlike to evaluate character features extracted using two pipelines, BookNLP and FanfictionNLP. We build character representations from four kinds of features and compare them to the three AustenAlike benchmarks and to GPT-4 similarity rankings. We find that though computational representations capture some broad similarities based on shared social and narrative roles, the expert pairings in our third benchmark are challenging for all systems, highlighting the subtler aspects of similarity noted by human readers.
• Abstract（参考訳）: 英文学の計算解析を支援するために,文字に関する情報を抽出するシステムが開発されている。 本稿では,これらのパイプラインの全体的評価課題として,文字類似性グループ化を提案する。 本稿では,ジェーン・オーステンの小説におけるキャラクター類似性のベンチマークスイートであるAustinAlikeを紹介する。 我々のベンチマークは、構造的に定義された類似性の概念、社会的に定義された類似性の概念、文学的批判から抽出された専門家定義セットの3つの概念に基づく。 我々はAustinAlikeを用いて、BookNLPとFanfictionNLPの2つのパイプラインを用いて抽出した文字の特徴を評価する。 我々は、4種類の特徴から文字表現を構築し、3つのAustinAlikeベンチマークとGPT-4類似度ランキングと比較する。 計算表現は、共有された社会的役割と物語的役割に基づいて、幅広い類似点を捉えるが、第3のベンチマークにおける専門家のペアリングは、すべてのシステムにおいて困難であり、人間の読者による類似点の微妙な側面を強調している。

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