Автор: Денис Аветисян
Новое исследование предлагает подход к определению ключевых персонажей в художественной литературе, выходящий за рамки простого подсчета взаимодействий.
Представлена вычислительная модель, объединяющая литературную теорию и методы обработки естественного языка для анализа значимости персонажей в романах.
Традиционные подходы к анализу персонажей в литературе зачастую фокусируются на их активности и упоминаниях, упуская из виду более сложные аспекты их значимости. В работе ‘Computational Representations of Character Significance in Novels’ предложен новый вычислительный фреймворк, основанный на шестикомпонентной структурной модели персонажа, разработанной в рамках современной литературной теории. Данный подход позволяет учитывать не только действия и диалоги, но и обсуждения персонажей другими действующими лицами, представляя их в виде сетевых структур. Какие новые возможности для масштабного анализа литературных произведений открывает предложенный подход и как он позволяет переосмыслить классические теории, такие как концепция центральности персонажа и гендерная динамика обсуждений?
Разоблачение Характера: За Пределами Простого Подсчета
Традиционный литературный анализ, несмотря на свою глубину и проницательность, зачастую опирается на субъективные оценки значимости персонажей. Определение ключевой роли героя в произведении нередко сводится к интуитивному восприятию, лишенному объективных, измеримых критериев. Такой подход, хотя и позволяет выявлять смысловые нюансы, затрудняет сравнительный анализ различных текстов и не дает возможности установить иерархию персонажей на основе конкретных данных. Отсутствие количественных показателей, отражающих степень влияния героя на развитие сюжета и взаимодействие с другими участниками повествования, ограничивает возможности систематического исследования литературных произведений и усложняет задачу выявления универсальных закономерностей в построении характеров.
Простое подсчёта упоминаний имени персонажа в тексте не отражает его истинной значимости. Истинная роль героя определяется не количеством слов, связанных с ним, а его функцией в структуре повествования — влиянием на развитие сюжета, взаимосвязями с другими героями и общей тематикой произведения. Даже второстепенный персонаж, появляющийся лишь эпизодически, может оказать решающее воздействие на ход событий, в то время как главный герой, часто упоминаемый, может быть лишен глубокого влияния на развитие истории. Поэтому, для определения значимости персонажа необходимо анализировать не только частоту его упоминаний, но и его вклад в создание нарративной ткани произведения, его роль в формировании конфликтов и разрешении сюжетных линий.
Шестикомпонентная Модель: Холистический Подход
Шестикомпонентная модель систематически оценивает значимость персонажей в повествовании посредством анализа шести ключевых аспектов: упоминания имени персонажа (Name), его реплик и диалогов (Communication), внутреннего мира и мыслей (Interiority), действий и поступков (Action), обсуждений персонажа другими героями (Discussion), и описаний внешности и характеристик (Description). Каждый из этих компонентов предоставляет количественные данные о присутствии и влиянии персонажа на сюжет, позволяя провести комплексную оценку его роли и важности.
Каждый из шести компонентов модели — Имя, Коммуникация, Внутренний мир, Действия, Обсуждение и Описание — фиксирует уникальный аспект присутствия и влияния персонажа в повествовании. Компонент “Имя” отражает частоту упоминаний и значимость персонажа в тексте. “Коммуникация” измеряет объем и характер диалогов, осуществляемых персонажем. “Внутренний мир” относится к описаниям мыслей, чувств и мотивов персонажа. “Действия” отражают поступки и их последствия. “Обсуждение” учитывает, как персонаж упоминается другими действующими лицами. И, наконец, “Описание” относится к физическим характеристикам и другим описательным деталям, относящимся к персонажу. Совместное рассмотрение этих компонентов позволяет комплексно оценить роль персонажа в структуре произведения.
Предлагаемая модель предоставляет возможность сравнительного анализа и ранжирования значимости персонажей в литературном произведении на основе количественных показателей. При использовании инструмента BookNLP для автоматической разметки компонентов модели, средняя абсолютная ошибка (MAE) составила 1.7. Это указывает на высокую степень точности и надежности модели в определении относительной важности персонажей, что позволяет проводить объективные исследования и сравнительный анализ литературных текстов.
Автоматизированное Количественное Определение: LLM и Конвейер BookNLP
Для автоматического определения и количественной оценки значимости персонажей мы используем возможности больших языковых моделей (LLM) в сочетании с конвейером BookNLP. Данный конвейер выполняет распознавание сущностей, разрешение кореференции и тегирование, что позволяет эффективно рассчитывать шесть компонентов, определяющих значимость персонажа. Автоматизация процесса позволяет проводить масштабные исследования сетей персонажей и выявлять закономерности в разнообразных литературных произведениях, обеспечивая объективную и воспроизводимую оценку значимости персонажей в тексте.
Конвейер BookNLP выполняет распознавание именованных сущностей, разрешение кореференции и тегирование, что позволяет эффективно вычислять шесть компонентов значимости персонажей. Проверка точности, основанная на корреляции Пирсона, показала коэффициент 0.75 между подсчетами, выполненными вручную (“gold counts”), и тегами, автоматически присвоенными конвейером BookNLP, что подтверждает высокую степень соответствия между автоматическим анализом и экспертной оценкой.
Автоматизированный анализ, основанный на обработке больших объемов текстовых данных, позволяет проводить масштабные исследования сетей персонажей и выявлять закономерности в разнообразных литературных произведениях. Это обеспечивает возможность анализа сотен и тысяч текстов, что невозможно при традиционных методах ручного анализа. Такой подход позволяет выявлять общие тенденции в построении персонажей, динамике их взаимоотношений и ключевых мотивах, а также сравнивать эти характеристики в различных литературных эпохах, жанрах и культурах. Полученные данные могут быть использованы для изучения эволюции литературных приемов, выявления авторских стилей и построения более точных моделей повествовательных структур.
Картирование Сетей Персонажей: Совместное Появление, Диалог и Обсуждение
Для построения сетей персонажей используются данные о совместном появлении героев в сценах (co-occurrence), обмене репликами в диалогах, а также частоте упоминаний персонажей другими героями. Совместное появление фиксируется при одновременном присутствии персонажей в одной сцене или главе. Диалоги регистрируются как обмен репликами между героями, учитывая направление коммуникации. Упоминания, в свою очередь, фиксируются как случаи, когда один персонаж говорит о другом, что позволяет оценить степень влияния и осведомленности внутри повествования. Комбинация этих трех источников данных позволяет создать комплексное представление о взаимосвязях между персонажами.
Анализ сети персонажей, построенной на основе взаимодействия и упоминаний, позволяет выявить закономерности в отношениях между ними и определить ключевые фигуры, оказывающие наибольшее влияние на развитие сюжета. Выявляются не только прямые связи, обусловленные диалогами и совместным появлением в сценах, но и косвенные, отражающие частоту упоминаний персонажа другими действующими лицами. Высокая концентрация связей вокруг отдельных персонажей указывает на их центральную роль в повествовании, в то время как низкая степень связанности может сигнализировать об их периферийном статусе или изоляции.
Для количественной оценки значимости персонажей в повествовательной сети используются метрики центральности, такие как степень и междуцентральность. Степень персонажа отражает количество его прямых связей с другими персонажами, в то время как междуцентральность показывает, насколько часто персонаж выступает посредником в коммуникации между другими. Анализ данных выявил, что коэффициент Джини, рассчитываемый на основе этих метрик, колеблется в диапазоне от 0.66 до 0.80. Данное значение указывает на высокую степень неравенства в распределении внимания в повествовании: небольшое число персонажей аккумулирует значительную часть связей и, следовательно, играет ключевую роль в развитии сюжета, в то время как большинство персонажей имеют относительно небольшое количество связей и меньшее влияние на общую структуру сети.
Раскрытие Структуры Повествования: Визуализация и Гендерная Динамика
Визуализация сетевых взаимодействий между персонажами литературных произведений стала возможной благодаря использованию проекции Пуанкаре на диск. Этот метод позволяет представить сложные отношения в виде компактной и наглядной диаграммы, где близость точек отражает степень взаимосвязанности персонажей. В результате анализа полученных сетевых структур выявляются иерархические уровни и определяются ключевые фигуры, оказывающие наибольшее влияние на развитие сюжета. Такой подход позволяет не только увидеть общую картину взаимодействия персонажей, но и количественно оценить их значимость, раскрывая скрытые закономерности в структуре повествования и углубляя понимание авторского замысла. \mathbb{P} Использование этой визуализации способствует более детальному исследованию социальной динамики внутри произведения и позволяет выявить центральных персонажей, вокруг которых строится основное действие.
Анализ сети взаимодействий между персонажами, сопряженный с гендерным анализом, выявил потенциальные предубеждения в способах изображения и обсуждения героев. В частности, обнаружено асимметричное соотношение внимания между полами — F→M/M→F = 1.26. Это означает, что направленность взаимодействий от женских персонажей к мужским встречается на 26% чаще, чем в обратном направлении. Полученные данные позволяют предположить, что в повествовании может существовать тенденция к большей фокусировке на мужских персонажах как объектах внимания со стороны героинь, что требует дальнейшего изучения для выявления глубинных причин и последствий данной закономерности в литературных произведениях.
Визуализация сетевых взаимодействий между персонажами и последующий анализ данных открывают новые горизонты в понимании структуры повествования и отражения социальных динамик в литературе. Используя методы сетевого анализа, исследователи могут не только выявить иерархические связи и ключевые фигуры в романе, но и проследить, как гендерные роли влияют на коммуникацию между персонажами. Например, выявленное соотношение асимметричного межгендерного внимания 1.26 указывает на то, что взаимодействие, инициируемое женщинами в адрес мужчин, встречается чаще, чем наоборот, что может свидетельствовать о скрытых предвзятостях или неравномерном распределении власти в представленном мире. Такой подход позволяет выйти за рамки традиционного литературного анализа и предложить объективные данные, подтверждающие или опровергающие существующие интерпретации, обогащая понимание не только художественного произведения, но и тех социальных сил, которые оно отражает.
Исследование предлагает рассматривать значимость персонажей не только через призму их взаимодействия, но и через комплексный анализ, включающий такие компоненты, как эмоциональная вовлеченность и роль в развитии сюжета. Этот подход перекликается с мыслью Бертрана Рассела: «Всякое знание есть, в сущности, борьба с неизвестностью». Подобно тому, как автор стремится понять систему взаимосвязей в романе, используя методы вычислительного анализа, Рассел подчеркивает важность преодоления незнания через рациональное исследование. Каждый ‘патч’ в алгоритме, стремящемся выявить ключевых персонажей, — это философское признание несовершенства модели и постоянное стремление к более точному отражению сложной ткани повествования. Именно осознание границ применимости инструментов позволяет углубить понимание самой литературы.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь уйти от упрощенного взгляда на значимость персонажей как функцию их взаимодействия, выявляет, что сама концепция «центральности» в повествовании может быть лишь вершиной айсберга. Если традиционный анализ рассматривает сеть контактов как отражение влияния, то возникает вопрос: а что, если кажущиеся «периферийными» персонажи — это не просто наблюдатели, а узлы, содержащие скрытые паттерны, определяющие истинную динамику сюжета? Поиск аномалий в графе, нестыковок между формальной сетью и глубинным смыслом — вот где кроется потенциал для новых открытий.
Применение методов обработки естественного языка к литературным текстам неизбежно наталкивается на проблему интерпретации. Машина видит слова, но понимает ли она подтекст? Можно ли алгоритмически выявить ирoнию, сарказм или аллюзии, которые формируют восприятие персонажа? Вместо того, чтобы стремиться к полной автоматизации анализа, возможно, стоит сосредоточиться на создании инструментов, расширяющих возможности исследователя, позволяющих ему задавать неожиданные вопросы и находить неочевидные связи.
В конечном итоге, анализ литературных текстов — это всегда попытка реконструировать ментальную модель автора и читателя. Если модель значимости персонажа, предложенная в данной работе, окажется неполной, это не ошибка, а сигнал. Сигнал о том, что сама реальность повествования многогранна и не поддается полному описанию. И задача науки — не создать идеальную карту, а научиться ориентироваться в этой сложной и непредсказуемой местности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15508.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
2026-01-24 16:44