Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Structured Clustering Approach for Inducing Media Narratives

論文の概要: A Structured Clustering Approach for Inducing Media Narratives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10368v1
Date: Sat, 11 Apr 2026 22:35:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.97979
Title: A Structured Clustering Approach for Inducing Media Narratives
Title（参考訳）: メディアナラティブの誘導のための構造化クラスタリング手法
Authors: Rohan Das, Advait Deshmukh, Alexandria Leto, Zohar Naaman, I-Ta Lee, Maria Leonor Pacheco,
Abstract要約: 本稿では,構造化クラスタリングによってイベントと文字を共同でモデル化することで,リッチな物語スキーマを創出するフレームワークを提案する。提案手法は,従来のフレーミング理論と一致した説明可能な物語スキーマを作成した上で,手作業による注釈を伴わずに大規模コーパスに拡張する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.76906161147266
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Media narratives wield tremendous power in shaping public opinion, yet computational approaches struggle to capture the nuanced storytelling structures that communication theory emphasizes as central to how meaning is constructed. Existing approaches either miss subtle narrative patterns through coarse-grained analysis or require domain-specific taxonomies that limit scalability. To bridge this gap, we present a framework for inducing rich narrative schemas by jointly modeling events and characters via structured clustering. Our approach produces explainable narrative schemas that align with established framing theory while scaling to large corpora without exhaustive manual annotation.
Abstract（参考訳）: メディアの物語は世論の形成に大きな力を行使したが、計算的なアプローチは、コミュニケーション理論がいかに意味が構築されているかの中心として強調するニュアンスな物語の物語構造を捉えるのに苦労した。既存のアプローチは、粗い粒度の分析を通じて微妙な物語パターンを見逃すか、スケーラビリティを制限するドメイン固有の分類を必要とする。このギャップを埋めるために、構造化クラスタリングによりイベントと文字を共同でモデル化することでリッチな物語スキーマを誘導するフレームワークを提案する。提案手法は,従来のフレーミング理論と一致した説明可能な物語スキーマを作成した上で,手作業による注釈を伴わずに大規模コーパスに拡張する。

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