李，O-Joun;Jason J.Jung。 故事嵌入：学习基于角色网络的故事分布式表示。 （英语） Zbl 1435.68335号 Artif公司。智力。 281，文章ID 103235，32 p.（2020）. 摘要：本研究旨在通过定长向量学习叙事作品（即包含故事的创作作品）中故事的表现。故事的矢量表示使我们能够比较叙事作品，无论其媒体或格式如何。为了在计算上表现故事，我们关注人物之间的社交网络（人物网络）。我们假设人物网络的结构特征反映了故事的特征。通过扩展基于子结构的图嵌入模型，我们提出了学习故事中角色网络的分布式表示的模型。所提出的模型由三部分组成：（i）发现字符网络的子结构，（ii）嵌入每个子结构（Char2Vec），以及（iii）每个字符网络的学习向量表示（Story2Vec）。我们根据字符之间的接近程度在多个尺度上找到每个字符周围的子结构。我们认为角色的子结构表示其“社会角色”。随后，设计了一个Char2Vec模型，以嵌入基于共同发生的社会角色的社会角色。由于角色网络是一个动态的社会网络，在时间上不断演化，所以我们使用时间变化和社会角色的邻接性来确定它们的共现性。最后，Story2Vec模型预测每个故事中社会角色的出现，以嵌入故事。为了预测事件的发生，我们采用了两种方法：（i）像Char2Vec模型一样考虑社会角色的时间变化，（ii）关注每个角色的最终社会角色。我们将第一种方法的嵌入模型称为“面向流的Story2Vec”如果角色网络的动态得到了很好的理解，这种方法可以反映故事的背景和流程。其次，基于社会角色的最终状态，我们可以强调故事的结局，这是对角色网络静态结构的概述。我们将此模型命名为“面向结局的Story2Verc”此外，我们建议将“统一Story2Vec”作为这两种模型的组合。我们评估了所提出的嵌入模型在现实世界中使用电影生成的向量表示的质量。 引用于1文件 MSC公司： 68T50型 自然语言处理 68T05年 人工智能中的学习和自适应系统 68立方英尺 知识表示 关键词：字符网络;故事分析;计算叙事;故事嵌入;故事2Vec 软件：graph2vec（图形2vec）;DeepWalk公司;t-SNE公司;节点2vec;线路;单词2vec;子图形2vec PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 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