[논문 리뷰] Extracting Networks of Characters and Places from Written Works with CHAPLIN

Roberto Marazzato, Amelia Carolina Sparavigna|arXiv (Cornell University)|2014. 02. 18.

Natural Language Processing Techniques참고 문헌 7인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 이름 붙인 실체를 식별하고 그 상호작용을 가중치가 부여된 그래프로 모델링하여 서사 텍스트에서 인물과 장소 네트워크를 추출하는 도구인 CHAPLIN을 제시한다. 사용자 검증 선택과 설정 가능한 파rameter를 통해 Graphviz를 사용해 DOT 형식의 네트워크 시각화를 생성하며, 구조적 텍스트 마이닝과 그래프 시각화를 통해 문학적 네트워크 분석을 가능하게 한다.

ABSTRACT

We are proposing a tool able to gather information on social networks from narrative texts. Its name is CHAPLIN, CHAracters and PLaces Interaction Network, implemented in VB.NET. Characters and places of the narrative works are extracted in a list of raw words. Aided by the interface, the user selects names out of them. After this choice, the tool allows the user to enter some parameters, and, according to them, creates a network where the nodes are the characters and places, and the edges their interactions. Edges are labelled by performances. The output is a GV file, written in the DOT graph scripting language, which is rendered by means of the free open source software Graphviz.

연구 동기 및 목표

• 서사 텍스트에서 사회적 네트워크를 체계적으로 추출할 수 있는 도구를 개발하는 것.
• 컴퓨터 기반 방법을 통해 연구자들이 문학 작품에서 인물과 장소의 상호작용을 분석할 수 있도록 지원하는 것.
• 비전문가가 애너테이션 및 시각화를 수행할 수 있도록 접근성 있는 인터페이스를 제공하는 것.
• Graphviz와 같은 오픈소스 도구를 사용해 표준화되고 시각화 가능한 네트워크 출력을 생성하는 것.
• 네트워크 과학과 텍스트 데이터 분석을 활용한 문학 실험을 촉진하는 것.

제안 방법

• 도구는 서사 텍스트를 처리하여 인물과 장소를 포함한 원시 이름 붙인 실체를 추출한다.
• 사용자는 인터페이스를 통해 추출된 실체 목록에서 관련성이 있는 이름을 수동으로 선택한다.
• 사용자는 상호작용 임계값 및 엣지 레이블링 기준과 같은 파rameter를 설정할 수 있다.
• 시스템은 노드가 인물과 장소를 나타내고, 엣지가 그들의 상호작용을 나타내는 네트워크를 구성한다.
• 엣지는 상호작용 빈도 또는 성능 지표로 레이블이 지정되며, 서사적 참여도를 반영한다.
• 최종 출력은 Graphviz에서 렌더링 가능한 DOT 언어로 작성된 GV 파일이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서사 텍스트의 이름 붙인 실체를 어떻게 체계적으로 추출하고 인물 또는 장소로 분류할 수 있는가?
• RQ2 인물과 장소 관계를 가중치가 부여된 네트워크로 모델링했을 때 어떤 상호작용 패턴이 드러나는가?
• RQ3 사용자가 검증한 실체 선택이 서사 네트워크 추출 정확도에 얼마나 기여하는가?
• RQ4 오픈소스 그래프 시각화 도구가 복잡한 문학적 네트워크를 얼마나 효과적으로 렌더링할 수 있는가?
• RQ5 경량이면서도 상호작용 가능한 도구가 비기술자 사용자가 문학 텍스트에 대한 네트워크 분석을 수행하는 데 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• CHAPLIN은 최소한의 사용자 입력으로 비정형 서사 텍스트를 구조적이고 시각화 가능한 네트워크로 성공적으로 변환한다.
• 직관적인 인터페이스를 통해 실체 선택 및 상호작용 모델링에 대한 정밀한 제어를 가능하게 한다.
• DOT 형식의 출력은 Graphviz와 같은 널리 사용되는 그래프 시각화 소프트웨어와의 호환성을 보장한다.
• 성능 레이블을 사용해 상호작용 데이터를 인코딩함으로써 재현 가능한 문학적 네트워크 분석을 지원한다.
• 네트워크 과학을 활용한 텍스트 코퍼스 기반의 문학 실험에 대한 실현 가능성을 입증한다.
• 시스템은 연구자가 시각적 네트워크 분석을 통해 문학 작품의 인물과 배경 간의 관계적 역학을 탐색할 수 있도록 한다.