Analyser les objectifs des personnages dans les structures narratives
Une étude sur comment les actions des personnages révèlent leurs objectifs dans les histoires.
Sai Vallurupalli, Katrin Erk, Francis Ferraro
― 8 min lire
Table des matières
- Le défi de comprendre les objectifs
- L'ensemble de données
- Le rôle des modèles linguistiques
- Compréhension des objectifs chez les humains
- Analyser les objectifs dans l'ensemble de données
- L'importance du contexte
- Collecte d'annotations
- Qualité des annotations
- Résultats et découvertes
- Implications pour les recherches futures
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Regarder les Objectifs que les participants ont dans les récits nous aide à mieux comprendre des événements complexes. Cette étude se concentre sur comment différentes Actions dans une narration peuvent montrer des objectifs et des résultats différents pour les personnes impliquées.
Quand les personnages dans les histoires ont des objectifs spécifiques, leurs actions peuvent changer selon ce qu'ils veulent atteindre. Comprendre ces objectifs est important, car de petits changements dans une histoire peuvent mener à des interprétations différentes. Par exemple, si un personnage veut sauver la vie de quelqu'un, de légers changements dans l'intrigue pourraient indiquer qu'ils ont des objectifs totalement différents.
Dans cette étude, on a créé un moyen d'analyser les histoires en regardant ce que les personnages veulent atteindre. On a rassemblé un ensemble de données qui comprend beaucoup d'annotations sur les objectifs et les actions à partir de diverses histoires. Cet ensemble de données aide à fournir une image plus claire de la façon dont les objectifs des personnages pourraient changer en fonction de leurs actions.
Le défi de comprendre les objectifs
Comprendre les objectifs dans les histoires, c'est pas simple. Souvent, les raisons derrière les actions d'un personnage ne sont pas clairement énoncées. À la place, elles doivent être déduites du Contexte. Cette subjectivité peut rendre difficile l'identification précise des objectifs. De plus, quand une action est légèrement modifiée, cela peut suggérer un objectif ou un résultat différent.
Par exemple, supposons qu'un personnage dans une histoire essaie de sauver quelqu'un en accomplissant un acte héroïque. Si on change cet acte juste un peu, cela pourrait vouloir dire qu'il essaie maintenant d'atteindre quelque chose d'autre, comme prouver son courage, plutôt que de sauver quelqu'un.
Cette étude utilise un modèle d'accomplissement des participants pour analyser les histoires. Ce modèle examine ce que chaque personnage veut réaliser, ce qu'il pourrait faire ensuite, et s'il va réussir à atteindre son objectif.
L'ensemble de données
On a collecté une grande quantité de données composées d'annotations d'objectifs provenant de diverses histoires. Au total, on a rassemblé plus de 6 000 annotations, qui incluent différentes manières dont les personnages peuvent atteindre leurs objectifs. Ces annotations aident à faire la distinction entre différents objectifs et résultats basés sur de petites variations d'actions.
L'ensemble de données inclut aussi des versions alternatives de chaque histoire. Ces variations sont similaires à l'original mais peuvent mener à des conclusions différentes. Par exemple, changer une action clé peut suggérer une fin ou un objectif différent pour le personnage impliqué.
Le rôle des modèles linguistiques
On a investigué à quel point les modèles linguistiques modernes pouvaient capturer les nuances des objectifs des personnages. Même si ces modèles peuvent refléter une certaine compréhension des objectifs, ils ont souvent du mal avec l'intention détaillée derrière des actions spécifiques. Bien qu'ils aient été formés sur des données étendues, leur capacité à analyser les Intentions dans les histoires est limitée.
Fait intéressant, des modèles plus petits qui ont été ajustés sur notre ensemble de données ont mieux performé que les modèles plus grands dans des tâches spécifiques. Ça suggère que l'entraînement ciblé sur des données particulières peut mener à de meilleurs résultats que de se fier uniquement à la taille d'un modèle.
Compréhension des objectifs chez les humains
La façon dont les humains interprètent les objectifs dans les histoires est complexe. Les gens doivent souvent lire entre les lignes pour saisir ce qu'un personnage essaye vraiment d'atteindre. C'est là que de légers changements dans la narration peuvent mener à des compréhensions complètement différentes des objectifs d'un personnage.
Par exemple, un personnage pourrait sembler sauver quelqu'un dans une version d'une histoire, tandis que dans une autre version, il pourrait agir par intérêt personnel. Pour illustrer cela, prenons trois versions différentes d'une narration impliquant un personnage nommé Manny. Dans une version, les actions de Manny indiquent clairement que son objectif est de sauver une vie. Dans une autre version, ses actions pourraient suggérer qu'il a un but différent.
Analyser les objectifs dans l'ensemble de données
Pour simplifier encore plus la compréhension des objectifs des personnages, on décompose le processus en trois aspects : les actions prises, les intentions derrière ces actions et les plans futurs possibles. Cela aide à clarifier ce que le personnage essaie d'atteindre en se concentrant sur ses actions et ses plans spécifiques, passés et futurs.
Pour nos analyses, on examine aussi diverses tâches d'inférence liées aux objectifs des personnages. Cela inclut des tâches comme prédire les objectifs et les actions futures d'un personnage, ainsi que d'évaluer si ces objectifs sont applicables et atteignables en fonction des actions prises.
L'importance du contexte
Le contexte est crucial quand il s'agit d'interpréter les objectifs d'un personnage. Les intentions d'un personnage peuvent changer en fonction des modifications dans le cadre narratif ou l'environnement de l'histoire. Ça veut dire que comprendre les objectifs nécessite non seulement une analyse des actions, mais aussi du contexte plus large dans lequel ces actions se déroulent.
Dans les récits, les situations peuvent être très compliquées. Différentes interprétations peuvent surgir de la façon dont l'objectif d'un personnage est présenté. Par exemple, si l'action d'un personnage est floue, cela pourrait mener à différentes hypothèses sur ce qu'il essaie d'atteindre.
Collecte d'annotations
Notre étude a impliqué de rassembler des annotations de divers travailleurs qui ont fourni des jugements subjectifs sur plusieurs variations d'histoires. Ce processus nous a permis de capturer un large éventail d'interprétations concernant les objectifs et les actions des personnages.
On a spécifiquement conçu nos tâches d'annotation pour s'assurer que chaque aspect de l'objectif d'un personnage était bien capturé. Cela a impliqué de demander aux travailleurs de déterminer les objectifs principaux basés sur les actions prises dans les histoires. Leur contribution collective a abouti à un ensemble de données complet avec une forte concordance entre les annotateurs, garantissant un certain niveau de cohérence dans les résultats.
Qualité des annotations
Évaluer la qualité de nos annotations est essentiel pour garantir des insights fiables. On a utilisé plusieurs critères pour évaluer la qualité des annotations collectées, en se concentrant sur la cohérence et l'explicabilité.
La cohérence examine comment logiquement les objectifs s'alignent avec les actions décrites dans l'histoire, tandis que l'explicabilité évalue si les actions du personnage peuvent être clairement liées à leurs objectifs déclarés. Cela aide à identifier si les objectifs des personnages ont du sens et s'ils restent fidèles au contexte de l'histoire.
Résultats et découvertes
Notre analyse a révélé des insights importants sur la manière dont les modèles linguistiques comprennent les objectifs dans les récits. Par exemple, les modèles plus grands ont généralement bien performé pour générer des objectifs qui s'alignent avec les actions des personnages. Cependant, ils manquent souvent de la capacité à expliquer les nuances derrière ces actions.
Les modèles plus petits, ajustés, ont montré des résultats prometteurs, surtout lorsqu'ils sont sollicités avec des tâches spécifiques. En utilisant des exemples en quelques essais, l'ajustement a amélioré leur capacité à capturer l'intention derrière les actions des personnages.
Implications pour les recherches futures
Les résultats de cette étude ouvrent la voie à une analyse plus poussée sur comment les modèles peuvent s'améliorer dans la compréhension des objectifs des personnages dans les récits. Les implications de cette recherche s'étendent au-delà de l'analyse narrative ; elles peuvent influencer des domaines comme la narration, les récits interactifs et même la thérapie, où comprendre les intentions peut être crucial.
Conclusion
Comprendre les objectifs des personnages dans les histoires nécessite une analyse soigneuse des actions, des intentions et du contexte. En développant un ensemble de données complet et en utilisant à la fois des modèles linguistiques plus grands et plus petits, on a réussi à dévoiler des insights sur la manière dont les objectifs des personnages sont perçus.
Alors que les récits continuent d'évoluer, il devient de plus en plus essentiel d'explorer à quel point les modèles peuvent capturer les subtilités de la narration et les motivations derrière les actions des personnages. Une recherche continue dans ce domaine pourrait mener à de grands progrès dans notre compréhension de l'analyse narrative et du traitement du langage naturel.
Titre: SAGA: A Participant-specific Examination of Story Alternatives and Goal Applicability for a Deeper Understanding of Complex Events
Résumé: Interpreting and assessing goal driven actions is vital to understanding and reasoning over complex events. It is important to be able to acquire the knowledge needed for this understanding, though doing so is challenging. We argue that such knowledge can be elicited through a participant achievement lens. We analyze a complex event in a narrative according to the intended achievements of the participants in that narrative, the likely future actions of the participants, and the likelihood of goal success. We collect 6.3K high quality goal and action annotations reflecting our proposed participant achievement lens, with an average weighted Fleiss-Kappa IAA of 80%. Our collection contains annotated alternate versions of each narrative. These alternate versions vary minimally from the "original" story, but can license drastically different inferences. Our findings suggest that while modern large language models can reflect some of the goal-based knowledge we study, they find it challenging to fully capture the design and intent behind concerted actions, even when the model pretraining included the data from which we extracted the goal knowledge. We show that smaller models fine-tuned on our dataset can achieve performance surpassing larger models.
Auteurs: Sai Vallurupalli, Katrin Erk, Francis Ferraro
Dernière mise à jour: 2024-08-11 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2408.05793
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.05793
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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