論文の概要: Towards a Linguistic Evaluation of Narratives: A Quantitative Stylistic Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19261v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 09:21:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.700895
• Title: Towards a Linguistic Evaluation of Narratives: A Quantitative Stylistic Framework
• Title（参考訳）: ナラティブの言語学的評価に向けて:量的スティリスティックな枠組み
• Abstract要約: 本研究は, 品質の指標としての言語的次元に着目し, ナラティブアセスメントに対する定量的アプローチを提案する。 本稿では,33種類の定量的言語的特徴を包括的に抽出し,物語の自動評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56484100374058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evaluation of narrative quality remains a complex challenge, as it involves subjective factors such as plot, character development, and emotional impact. This work proposes a quantitative approach to narrative assessment by focusing on the linguistic dimension as a primary indicator of quality. The paper presents a methodology for the automatic evaluation of narrative based on the extraction of a comprehensive set of 33 quantitative linguistic features categorized into lexical, syntactic, and semantic groups. To test the model, an experiment was conducted on a specialized corpus of 23 books, including canonical masterpieces and self-published works. Through a similarity matrix, the system successfully clustered the narratives, distinguishing almost perfectly between professionally edited and self-published texts. Furthermore, the methodology was validated against a human-annotated dataset; it significantly outperforms traditional story-level evaluation metrics, demonstrating the effectiveness of quantitative linguistic features in assessing narrative quality.
• Abstract（参考訳）: 物語の質の評価は、プロット、キャラクターの発達、感情的影響などの主観的要因を含むため、依然として複雑な課題である。 本研究は, 品質の指標としての言語的次元に着目し, ナラティブアセスメントに対する定量的アプローチを提案する。 本稿では,語彙群,構文群,意味群に分類される33の量的言語的特徴を包括的に抽出し,物語の自動評価手法を提案する。 このモデルをテストするために、23冊の本を専門のコーパスで実験した。 類似性マトリクスを通じて、システムは物語のクラスタ化に成功し、プロが編集したテキストと自費出版したテキストとをほぼ完全に区別した。 さらに,提案手法は,人間の注釈付きデータセットに対して検証され,従来のストーリーレベルの評価指標よりも優れており,物語の質を評価する上での定量的言語的特徴の有効性が実証された。

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