[论文解读] Extracting Networks of Characters and Places from Written Works with CHAPLIN

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

Natural Language Processing Techniques参考文献 7被引用 6

一句话总结

本文提出 CHAPLIN，一种通过识别命名实体并将它们的互动建模为加权图来从叙事文本中提取人物与地点网络的工具。通过用户验证的选择和可配置参数，该工具利用 Graphviz 生成 DOT 格式的网络可视化，从而通过结构化文本挖掘与图可视化实现文学网络分析。

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.

研究动机与目标

• 开发一种工具，以实现从叙事文本中系统性提取社会网络。
• 通过计算方法支持研究人员分析文学作品中人物与地点的互动关系。
• 为非专家用户提供可访问的界面，用于注释与可视化叙事网络。
• 使用开源工具（如 Graphviz）生成标准化且可可视化网络输出。
• 通过网络科学与文本数据分析促进文学实验。

提出的方法

• 该工具处理叙事文本，提取原始命名实体，包括人物与地点。
• 用户通过交互式界面手动从提取的实体列表中选择相关名称。
• 用户可配置参数，如互动阈值与边标签标准。
• 系统构建一个网络，其中节点代表人物与地点，边代表它们之间的互动。
• 边以互动频率或性能指标进行标注，反映叙事中的参与度。
• 最终输出为 DOT 语言格式的 GV 文件，与 Graphviz 兼容，可用于渲染可视化网络。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地从叙事文本中提取命名实体，并将其分类为人物或地点？
• RQ2 当人物与地点关系被建模为加权网络时，会浮现何种互动模式？
• RQ3 用户验证的实体选择在多大程度上能提升叙事网络提取的准确性？
• RQ4 开源图可视化工具在多大程度上能有效渲染复杂的文学网络？
• RQ5 轻量级、交互式的工具能否使非技术用户能够对文学文本执行网络分析？

主要发现

• CHAPLIN 成功地将非结构化的叙事文本转化为结构化、可可视化的网络，且仅需最少的用户输入。
• 该工具通过直观的界面，使用户能够精确控制实体选择与互动建模。
• DOT 格式的输出确保与广泛使用的图可视化软件（如 Graphviz）兼容。
• 通过为互动数据编码性能标签，该方法支持可复现的文学网络分析。
• 该方法在文本语料上应用网络科学进行文学实验方面展示了可行性。
• 该系统使研究人员能够通过可视化网络分析，探索叙事作品中人物与场景之间的关系动态。