论文泛读184DYPLODOC：用于文档分类的动态图

Posted 2021-08-28 及时行樂_

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论文链接：《DYPLODOC: Dynamic Plots for Document Classification》

一、摘要

叙事生成和分析仍处于现代自然语言处理的边缘，但在各种应用中都至关重要。本文提出了一种地块动态特征提取方法。我们提供了一个数据集，其中包含一万三千个电视节目的情节描述以及有关其类型和从中提取的动态情节的元信息。我们验证了所提出的情节动态提取工具，并讨论了该方法在叙事分析和生成任务中的可能应用。

二、结论

本文的工作有以下贡献：

• (1)一种通用的地块动态特征提取方法；
• (2)自然语言情节描述数据集；
• (3)最后，本文证明了用该方法提取的情节动态特征是有意义的，并且可以揭示叙事的一般结构。

我们希望这篇论文能够通过提供进一步探索的数据和工具，至少有助于恢复社会对叙事分析和生成问题的关注。我们也希望使用PDE工具提取的叙事拱作为面向叙事的生成模型的半监督形式。提取的动态图与文本数据一起呈现。我们希望提议的工具将激发对情节动态的进一步研究，并为关于叙事结构的讨论提供信息，特别是在叙事生成的背景下。

三、PDE工具（Plot Dynamics Extraction）

利用了电视迷宫数据集中的剧集描述形成季节的事实，并展示了如何通过构建人工特征来构建一个季节的叙事弧线，这些特征将在一定程度上描述该季节的情节动态。我们称这种方法为绘图动态提取工具。