論文の概要: Story Operators: Decomposing the Original $\to$ Sequel Transformation in Embedding Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.25379v1
- Date: Wed, 24 Jun 2026 04:21:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 17:05:30.217197
- Title: Story Operators: Decomposing the Original $\to$ Sequel Transformation in Embedding Space
- Title（参考訳）: Story Operators: 埋め込みスペースにおけるオリジナル$\to$Sequel変換の分解
- Abstract要約: オリジナル小説とその続編を考えると、私は第1作を第2作に変えるのに何が必要か尋ねる。
私は、変位 $d=barx_rm seq-barx_rm orig$ を作り、コンテンツベースで慎重に分解します。
プロジェクト・グーテンベルクの13の検証済みの著者ペアの中で、この分解は続編の小さな分類を明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: I treat a book as a point in a sentence-embedding space and a literary transformation as an operation on points. Given an original novel and its sequel, I ask what it takes, geometrically, to turn the first into the second. Using all-mpnet-base-v2 paragraph embeddings drawn from a precomputed index of the PG19 corpus, I form the displacement $d=\bar{x}_{\rm seq}-\bar{x}_{\rm orig}$ and greedily decompose it along a content basis obtained by PCA over the two books' own paragraphs. Each component is an interpretable axis anchored by real passages at its poles. Across thirteen verified author pairs from Project Gutenberg, the decomposition reveals a small taxonomy of sequels: formulaic (a tiny, low-rank change: Doyle's Holmes collections, $\|d\|=0.12$), concentrated (one dominant axis: Alcott's Little Women $\to$ Little Men, 75% on a single move), and compositional (many small axes: Twain, Burroughs's Barsoom, Nesbit). For the canonical case, Tom Sawyer $\to$ Huckleberry Finn, the dominant recovered axis is structural -- the collapse of sheltering domesticity into a picaresque road -- rather than the famous surface themes of vernacular voice or slavery, which ride later, smaller axes; and the transformation routes through adventure-journey space rather than diluting toward generic realism. I corroborate the recovered geometry against Twain's documented authorial intent (his 1875--76 letters to Howells), which names the first-person picaresque move years in advance, and I quantify, with an explicit representation caveat, how much of the realized transformation his stated intentions span. All computations are reproducible from the released scripts and data.
- Abstract（参考訳）: 私は本を文埋め込み空間の要点として扱い、文芸変換を要点の操作として扱います。
原作の小説とその続編を考えると、幾何学的には第1作を第2作に変えるのに何が必要か尋ねる。
PG19コーパスの事前計算された指標から引き出された全mpnet-base-v2段落の埋め込みを用いて、私は変位 $d=\bar{x}_{\rm seq}-\bar{x}_{\rm orig}$ を定式化し、PCAが2冊の本自身の段落上で取得した内容ベースに沿ってグレード的に分解する。
各成分は、その極における実際の通路によって固定された解釈可能な軸である。
プロジェクト・グーテンベルクの13の著者対の中で、この分解は続編の小さな分類を明らかにしている: 定式化(小型で低ランクな変更: Doyle's Holmes collections, $\|d\|=0.12$)、集中(Alcott's Little Women $\to$ Little Men, 75% on a single move)、作曲(Twain, Burroughs's Barsoom, Nesbit)。
標準的なケースでは、トム・ソーヤー(Tom Sawyer)はHuckleberry Finn(Huckleberry Finn)とよばれるが、主流の回復軸は、一般の現実主義に目を向けるのではなく、冒険と冒険の空間を通り抜ける、冒険と冒険の道をたどることではなく、内部をピカシックな道路に保護することの崩壊である。
私は、トウェインの文書化された権威的意図(彼のホーウェルズ宛ての1875--76の手紙)に対して、その復元された幾何学を裏付ける。
すべての計算は、リリースされたスクリプトとデータから再現可能である。
関連論文リスト
- The Cost Geometry of Belief: finite-resource inference under noisy observation [0.6345523830122167]
機械のデジタル双対である有限エージェントは、有限センサーを通してのみ、固定されたノイズの多い世界を見るので、そのコヒーレントな出力はポイントではなく信念である。
私たちはこの有限性を幾何学に変える:信仰コスト幾何学、それが心を変えるのに必要なものの幾何学である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-19T16:41:28Z) - A Geometric Profile of Semantic Information in Text: Frame-Conditional Uniqueness and a Trade-Off Triangle for Scalar Summaries [0.0]
テキストの文の埋め込み構造から意味的内容を測定するフレームワークを開発する。
推奨のランク正規化構成は、28の順序チェックのうち25をポイント推定としてパスする。
別個の変動結果は、幅座標を行列点過程の対数行列式に接続する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-27T04:37:26Z) - Semantic Novelty Trajectories in 80,000 Books: A Cross-Corpus Embedding Analysis [0.0]
私は2世紀の英語出版にまたがる8万冊以上の本で意味的ノベルティの軌跡を分析します。
近代の書物では 段落レベルの新規性が 約10%高くなっています
落ち着いたセマンティックレジスターに向かって斬新さが低下する収束した物語曲線は、1920年以前の文献では2.3倍多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-02T12:20:24Z) - Semantic Novelty at Scale: Narrative Shape Taxonomy and Readership Prediction in 28,606 Books [0.0]
コーパススケールでの物語構造に関する情報理論的尺度として,各段落の文の埋め込みと前段落の走行セントロイドとのコサイン距離について紹介する。
PG19(1920年以前の英文学)の28,606冊の本に適用し、768次元のSBERT埋め込みを用いて段落レベルのノベルティ曲線を計算し、それぞれを16セグメントのPiecewise Aggregate Approximation (PAA)に還元する。
PAAベクトル上のウォード・リンク・クラスタリングは8つの標準的物語形アーチタイプを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T07:52:35Z) - $G^2$-Reader: Dual Evolving Graphs for Multimodal Document QA [53.491241153213565]
G2$-Readerはマルチモーダルな質問応答のためのデュアルグラフシステムである。
Qwen3-VL-32B-Instructによる$G2$-Readerの平均精度は66.21%に達し、強力なベースラインとスタンドアローンのGPT-5(53.08%)を上回った。
5つのマルチモーダルドメインにわたるVisDoMBenchでは、Qwen3-VL-32B-Instructを使った$G2$-Readerが平均精度66.21%に達し、強力なベースラインとスタンドアロンのGPT-5(53.08%)を上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-29T17:52:54Z) - Textual Decomposition Then Sub-motion-space Scattering for Open-Vocabulary Motion Generation [74.94730615777212]
テキスト・トゥ・モーション・ジェネレーションはコンピュータビジョンにおいて重要なタスクであり、与えられたテキストによってターゲットとなる3Dモーションを生成する。
現在の注釈付きデータセットの限られたスケールでは、サブテキストスペースからサブモーションスペースへのマッピングしか実現できない。
本稿では,原子運動を中間表現として活用し,テキスト分解とサブモーション空間散乱という2つの秩序に結合したステップを活用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-06T17:57:43Z) - Hierarchical Text Spotter for Joint Text Spotting and Layout Analysis [52.01356859448068]
HTSは画像中のテキストを認識し、文字、単語、行、段落の4段階の階層構造を識別することができる。
HTSは、複数の単語レベルのテキストスポッティングベンチマークデータセットと幾何学的レイアウト解析タスクの最先端結果を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-25T22:23:54Z) - Understanding the Latent Space of Diffusion Models through the Lens of
Riemannian Geometry [14.401252409755084]
幾何的視点から、mathcalX$ の潜在空間 $mathbfx_t を解析する。
我々のアプローチでは、プルバック計量を利用して$mathcalX$内の局所潜伏基底を導出する。
注目すべきは、我々の発見した局所潜伏基底は、画像編集機能を実現することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T15:06:42Z) - WikiDes: A Wikipedia-Based Dataset for Generating Short Descriptions
from Paragraphs [66.88232442007062]
ウィキデックスはウィキペディアの記事の短い記述を生成するデータセットである。
データセットは、6987のトピックに関する80万以上の英語サンプルで構成されている。
本論文は,ウィキペディアとウィキデータに多くの記述が欠落していることから,実際的な影響を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T01:28:02Z) - Generating similes effortlessly like a Pro: A Style Transfer Approach
for Simile Generation [65.22565071742528]
擬似言語のような表現言語は、読者に新たな洞察とインスピレーションを与えるために、平易な表現を越えている。
シミリを生成するには、2つの概念の間のプロパティの効果的なマッピングを適切に理解する必要がある。
機械が生成した物語の最良のモデルから、リテラル文をシミュラに置き換えることで、挑発性が向上し、人間の審査員の受け入れが向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-18T17:37:13Z) - All you need is a second look: Towards Tighter Arbitrary shape text
detection [80.85188469964346]
長い曲線のテキストインスタンスは、CNNの受信フィールドサイズが制限されているため、断片化されがちである。
矩形や四角形のバウンディングボックスを用いた単純な表現は、より難しい任意の形のテキストを扱う際に不足する。
textitNASKは、予測された幾何学的属性を使用して、より厳密な表現でテキストインスタンスを再構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-26T17:03:41Z) - Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document
Summarization [101.17980994606836]
クロス文関係は、抽出文書要約における重要なステップである。
We present a graph-based neural network for extractive summarization (HeterSumGraph)
抽出文書要約のためのグラフベースニューラルネットワークに異なる種類のノードを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-26T14:38:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。