[论文解读] Can Sentiment Analysis Reveal Structure in a Plotless Novel?

Katherine Elkins, Jon Chun|arXiv (Cornell University)|Aug 31, 2019

Advanced Text Analysis Techniques被引用 12

一句话总结

本文将情感分析应用于弗吉尼亚·伍尔夫的现代主义小说《到灯塔去》，证明即使是最简单的词汇情感模型，也能有效捕捉文学文本中的情感结构。通过将计算情感分析与细读法结合，作者揭示了一种围绕多个角色展开的分布式情感弧线——他们称之为“分布式女主人公模型”——挑战了‘无情节小说缺乏叙事结构’的假设。

ABSTRACT

Modernist novels are thought to break with traditional plot structure. In this paper, we test this theory by applying Sentiment Analysis to one of the most famous modernist novels, To the Lighthouse by Virginia Woolf. We first assess Sentiment Analysis in light of the critique that it cannot adequately account for literary language: we use a unique statistical comparison to demonstrate that even simple lexical approaches to Sentiment Analysis are surprisingly effective. We then use the Syuzhet.R package to explore similarities and differences across modeling methods. This comparative approach, when paired with literary close reading, can offer interpretive clues. To our knowledge, we are the first to undertake a hybrid model that fully leverages the strengths of both computational analysis and close reading. This hybrid model raises new questions for the literary critic, such as how to interpret relative versus absolute emotional valence and how to take into account subjective identification. Our finding is that while To the Lighthouse does not replicate a plot centered around a traditional hero, it does reveal an underlying emotional structure distributed between characters - what we term a distributed heroine model. This finding is innovative in the field of modernist and narrative studies and demonstrates that a hybrid method can yield significant discoveries.

研究动机与目标

• 探究情感分析是否能够检测到无情节现代主义小说（尤其是《到灯塔去》）中的叙事结构。
• 评估基础词汇情感分析在捕捉文学语言中细微情感内容方面的有效性，反驳此类方法对复杂文本失效的批评。
• 开发并测试一种整合计算情感分析与传统文学细读法的混合方法。
• 探讨相对情感极性与主观读者认同感如何影响情感驱动的叙事分析中的解释。
• 通过识别潜在的情感架构，挑战现代主义小说缺乏结构连贯性的假设。

提出的方法

• 使用 Syuzhet.R 包对《到灯塔去》应用多种情感分析模型，进行对比分析。
• 通过统计比较评估简单词汇情感方法在文学语境中的可靠性和有效性。
• 应用一种混合模型，将自动化情感评分与通过细读法进行的深入文学阐释相结合。
• 追踪小说叙事时间线上的情感极性，以识别情感分布的模式与变化。
• 绘制各角色之间的情感轨迹，判断情感弧线是否围绕单一主角聚集，或呈分布状态。
• 评估相对情感极性（如语气变化）与绝对极性（如整体正负性）在解释中的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 情感分析能否检测到传统上被认为无情节的小说（如《到灯塔去》）中的结构模式？
• RQ2 基础词汇情感分析工具在捕捉复杂文学语言中的情感动态方面有多有效？
• RQ3 当情感数据与细读法结合分析时，会浮现何种叙事结构？
• RQ4 情感极性在角色间的分布如何挑战单一英雄主角的传统观念？
• RQ5 在将自动化情感分析与主观文学阐释相结合时，会产生哪些解释性挑战？

主要发现

• 简单的词汇情感分析方法在检测文学文本中的有意义情感模式方面表现出足够的敏感性，即使其常因过度简化而受到批评。
• 《到灯塔去》的情感轨迹并未遵循以单一主角为中心的传统情节弧线，而是揭示了一种分布式情感结构。
• 该小说展现出一种在多个角色间共享的连贯情感弧线，表明存在一种‘分布式女主人公模型’，而非集中化的叙事英雄。
• 通过 Syuzhet.R 包进行的对比分析显示，不同建模方法间存在一致的情感模式，支持了研究发现的稳健性。
• 情感分析与细读法相结合的混合方法揭示了单一方法无法获得的解释性洞见。
• 本研究表明，无情节小说仍可能具备可通过计算与阐释整合揭示的隐藏情感架构。