要約
サスペンスは、読者を引きつけ、もっと読みたいと思わせるストーリーテリングの重要なツールである。しかし、これまでのところ、計算文学研究において、サスペンスは広く研究されていない。本論文では、作者がサスペンスを盛り上げるために利用できる要素の一つである「危険な状況」に注目する。本論文では、危険な状況について注釈を付けたテキストを紹介し、7種類の危険な状況を区別する。さらに、実際の危険の有無にかかわらず、登場人物が経験する恐怖を表現するテキスト部分を注釈する。これらの状況を自動的に検出するための実験を行い、教師なしベースライン法が検出のための貴重なシグナルを提供できることを発見したが、さらなる分析にはより複雑な方法が必要であることを示した。危険や恐怖の描写は、局所的なもの（例えば、危険が言及されるだけで、実際には存在しない状況）と全体的なもの（例えば、「嵐」は冒険小説では文字通りの意味で使われるが、ロマンス小説では比喩的に使われる）の両方の文脈に大きく依存することが多いのは予想外である。
要約(オリジナル)
Suspense is an important tool in storytelling to keep readers engaged and wanting to read more. However, it has so far not been studied extensively in Computational Literary Studies. In this paper, we focus on one of the elements authors can use to build up suspense: dangerous situations. We introduce a corpus of texts annotated with dangerous situations, distinguishing between 7 types of danger. Additionally, we annotate parts of the text that describe fear experienced by a character, regardless of the actual presence of danger. We present experiments towards the automatic detection of these situations, finding that unsupervised baseline methods can provide valuable signals for the detection, but more complex methods are necessary for further analysis. Not unexpectedly, the description of danger and fear often relies heavily on the context, both local (e.g., situations where danger is only mentioned, but not actually present) and global (e.g., ‘storm’ being used in a literal sense in an adventure novel, but metaphorically in a romance novel).
arxiv情報
| 著者 | Albin Zehe,Julian Schröter,Andreas Hotho |
| 発行日 | 2023-05-11 14:12:55+00:00 |
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