論文の概要: Narrative Knowledge Weaver: Narrative-Centric Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Form Text Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05724v1
• Date: Thu, 04 Jun 2026 05:30:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-05 22:39:44.575292
• Title: Narrative Knowledge Weaver: Narrative-Centric Retrieval-Augmented Reasoning for Long-Form Text Understanding
• Title（参考訳）: ナラティブナレッジウィーバー:長文理解のためのナラティブ中心検索強化推論
• Authors: Qiuyu Tian, Fengyi Chen, Yiding Li, Youyong Kong, Fan Guo, Yuyao Li, Jinjing Shen, Zhijing Xie, Yiyun Luo, Xin Zhang, Yingce Xia, Zequn Liu,
• Abstract要約: Narrative Knowledge Weaver(NKW)は、テキストのエビデンス、原子的事実、標準グラフ構造、エンティティプロファイル、インタラクション、エピソード、ストーリーラインを整列する基盤となるフレームワークである。 NKWは、よりパス中心のベンチマークで競争力を維持しながら、画面レベルのストーリーワールドQAで最強です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.52396619311169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-form narrative QA requires reasoning over evolving story worlds rather than isolated passages: answers may depend on earlier goals, changing character states, social relations, causal triggers, temporal position, and later consequences. Existing retrieval and graph-augmented generation methods improve evidence access, but their units--chunks, entities, relations, summaries, or tool actions--do not directly encode how evidence functions in a story. We introduce Narrative Knowledge Weaver(NKW), a source-grounded framework that aligns textual evidence, atomic facts, canonical graph structure, entity profiles, interactions, episodes, and storylines. At query time, NKW uses text, graph, and narrative tools with post-retrieval reading skills to assemble evidence and audit actor, scope, polarity, state, and temporal constraints. Across STAGE, FairytaleQA, and QuALITY, NKW is strongest on screenplay-level story-world QA while remaining competitive on more passage-centered benchmarks. Ablations, question-type analyses, graph-asset statistics, and case studies show complementary benefits for character, scene, temporal, causal, and narrative-progression reasoning.
• Abstract（参考訳）: 長文の物語 QA は、孤立した通過ではなく、進化する物語の世界に対する推論を必要とする: 答えは、以前の目標、キャラクターの状態の変化、社会的関係、因果的引き金、時間的位置、そしてその後の結果に依存する。 既存の検索とグラフの拡張された生成方法はエビデンスアクセスを改善するが、そのユニット - チャンク、エンティティ、リレーション、サマリー、ツールアクション - は、ストーリーにおけるエビデンスがどのように機能するかを直接エンコードするものではない。 文献的証拠,原子的事実,標準グラフ構造,エンティティプロファイル,インタラクション,エピソード,ストーリーラインを整列する基盤となるフレームワークであるNarrative Knowledge Weaver(NKW)を紹介する。 クエリ時には、NKWはテキスト、グラフ、物語のツールを使い、検索後の読み書きスキルを使ってエビデンスを組み立て、アクター、スコープ、極性、状態、時間的制約を監査する。 STAGE、FairytaleQA、QuALITYの他、NKWは、よりパス中心のベンチマークで競争力を維持しながら、画面レベルのストーリーワールドQAで最強である。 アブレーション、質問型分析、グラフアセスメント統計、ケーススタディは、キャラクタ、シーン、時間的、因果関係、物語のプログレス推論に相補的な利点を示す。

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