[論文レビュー] PersonaBank: A Corpus of Personal Narratives and Their Story Intention Graphs

Stephanie M. Lukin, Kevin K. Bowden+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 30, 2017

Persona Design and Applications参考文献 15被引用数 6

ひとこと要約

PersonaBank は、物語意図グラフ（SIG）で注釈された 108 件のブログ投稿からの個人的ナラティブのコーパスを提供する。SIG は、登場人物、行動、意図、感情的動機を形式的に表現したものであり、Scheherezade 注釈ツールを活用して、表面的なテキストを超えた物語の深い構造をモデル化する。このアプローチにより、ナラティブ生成、スタイルの変異、コンテンツ計画の応用が可能となる。

ABSTRACT

We present a new corpus, PersonaBank, consisting of 108 personal stories from weblogs that have been annotated with their Story Intention Graphs, a deep representation of the fabula of a story. We describe the topics of the stories and the basis of the Story Intention Graph representation, as well as the process of annotating the stories to produce the Story Intention Graphs and the challenges of adapting the tool to this new personal narrative domain We also discuss how the corpus can be used in applications that retell the story using different styles of tellings, co-tellings, or as a content planner.

研究の動機と目的

• ナラティブ理解とコンピュータストーリーティングの研究を支援するため、大規模かつ注釈済みのブログからの個人的ナラティブコーパスを構築すること。
• もともと寓話に用いられた物語意図グラフ（SIG）形式を、感情的・動機的ダイナミクスが複雑な、非公式な個人的ナラティブに適応させること。
• タイムライン、意図、感情のレイヤーを備えた階層的表現を通じて、物語の深い構造的分析を可能にすること。
• 形式的かつ計算可能な物語モデルを用いて、ナラティブ生成、スタイルの変異、対話システムの応用を支援すること。
• 人間のナラティブにおける構造が認識、感情、コミュニケーションに与える影響を調査するためのリソースを提供すること。

提案手法

• Scheherezade ツールを用いて 108 件の個人的ナラティブを注釈し、登場人物、行動、目的、動機、感情的影響をモデル化する物語意図グラフ（SIG）を構築する。
• SIG を階層的フォーマリズムとして表現：タイムライン層は出来事の時間的順序を符号化し、解釈層は動機と意図を捉える。
• SIG を自然言語生成のコンテンツプランナとして活用し、文の実現をパrameter化（例：語気、曇り、感嘆）することでスタイルの変異を可能にする。
• 表現的ナラティブ翻訳者（EST）を活用して、1 つの SIG から複数の物語バージョン（構文、視点、表現的特徴を変化）を生成する。
• 評価理論を活用して解釈層から登場人物の感情を推定し、より表現的なナラティブストーリーティングを実現する。
• SIG 表現に世界知識と因果的効果を符号化することで、ナラティブ構造に関する質疑応答を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 感情の複雑さと言語的スタイルの面で古典的寓話とは異なる非公式な個人的ナラティブに、形式的かつ計算可能な物語構造表現をどのように適用できるか？
• RQ2 物語意図グラフ（SIG）は、『驚いたリス』のナラティブに見られるような、恐怖や興奮といった動機的・感情的次元をどの程度正確に捉えることができるか？
• RQ3 SIG は、同じ物語のスタイルが異なる複数の再解釈をサポートできるか。また、その変異が認識される表現力にどのように影響するか？
• RQ4 聴衆の反応や文脈に応じて物語のフレーミングを調整できるような、聴衆に配慮したナラティブ表現を SIG がどのように実現できるか？
• RQ5 SIG の解釈層は、感情に配慮したナラティブ生成や表現的言語使用を可能にする上で、どのような役割を果たすか？

主な発見

• PersonaBank コーパスには、恋愛、旅行、野生生物、休暇など多様なトピックの 108 件の個人的ナラティブが含まれ、詳細な物語意図グラフ（SIG）で注釈済みである。
• SIG 表現は、出来事の順序だけでなく、個人的ナラティブにおける登場人物の意図、動機、感情的影響を効果的にモデル化している。
• Scheherezade 注釈ツールは、非公式で感情的に繊細なスタイルを特徴とする個人的ナラティブに対しても、非専門の注釈者を訓練し、一貫性のある SIG を生成するのに有効であった。
• EST システムは、1 つの物語（例：ストーリー 57）から 12 種類の文のバリエーションを生成し、SIG がナラティブスタイル、語気、表現的特徴（例：曇り、感嘆）の制御に有効であることを示した。
• SIG の解釈層は、評価理論を用いて登場人物の感情を推定可能であり、感情に配慮したストーリーティングや表現的言語生成への道筋を開いた。
• コーパスは、ナラティブコンテンツに関する質疑応答、対話生成、共作話（co-telling）などの高度な応用を可能にする。これは、物語コンテンツの構造的かつ計算可能な表現を提供しているためである。