Présentation de Portrayal : Un outil pour les écrivains et les chercheurs
La représentation aide les écrivains et les chercheurs dans l'analyse et le développement des personnages.
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Table des matières
- Le défi de l'écriture et de l'analyse
- Présentation de l'outil : Portrayal
- Groupes d'utilisateurs et leurs besoins
- Caractéristiques clés de Portrayal
- Éditeur de texte
- Extraction de traits
- Visualisations interactives
- Vues synchronisées
- Analyse comparative
- Évaluer l'outil
- Perspectives des utilisateurs
- Utiliser Portrayal dans l'écriture créative
- Identifier les arcs des personnages
- Affiner les dialogues
- Profondeur émotionnelle
- Utiliser Portrayal dans la recherche littéraire
- Équilibrer objectivité et subjectivité
- Analyse complète
- Faciliter la discussion
- Utilisabilité et retours
- L'avenir de Portrayal
- Supporter plus d'indicateurs
- Analyser d'autres formes d'écriture
- Amélioration continue
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
L'écriture créative et l'analyse littéraire sont deux activités importantes qui impliquent de comprendre et de créer des histoires. Les écrivains doivent construire des personnages, créer des événements et des dialogues pour rendre les récits captivants. D'un autre côté, les chercheurs littéraires lisent et analysent attentivement des textes pour découvrir des significations et des structures plus profondes. Les écrivains et les chercheurs sont souvent confrontés à des défis pour développer et analyser des personnages complexes dans les histoires.
Cet article parle d'un nouvel outil qui peut aider les deux groupes. Cet outil est conçu pour visualiser et analyser les traits des personnages dans les histoires, ce qui facilite la compréhension du développement des personnages et l'amélioration de leur travail.
Le défi de l'écriture et de l'analyse
Écrire une histoire, ce n'est pas juste mettre des mots sur une page. Ça implique de créer des personnages riches qui évoluent tout au long du récit. Les personnages doivent paraître réels, et leurs parcours doivent résonner avec les lecteurs. Les écrivains ont souvent du mal à montrer comment les personnages changent avec le temps, ce qui est crucial pour raconter une histoire captivante.
De même, les chercheurs littéraires doivent annoter des textes pour comprendre les personnages et leurs rôles dans une histoire. Ce processus prend souvent beaucoup de temps et de ressources, car les chercheurs trient le texte pour extraire le sens et le contexte. Les méthodes traditionnelles d'écriture et d'analyse peuvent limiter la capacité à voir des motifs et des connexions.
Présentation de l'outil : Portrayal
Portrayal est un système interactif conçu pour aider les écrivains et les chercheurs à analyser les personnages dans les récits. Il utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour examiner des textes et visualiser les traits des personnages de manière engageante. En extrayant des informations des histoires, Portrayal permet aux utilisateurs d'explorer comment les personnages sont représentés et comment ils évoluent avec le temps.
L'outil a une interface conviviale, ce qui le rend accessible aux écrivains comme aux chercheurs. Il fournit un soutien analytique pour aider les utilisateurs à identifier des traits de caractère tels que les émotions, les actions et les dialogues. Cela permet aux écrivains de peaufiner leurs brouillons et aide les chercheurs à étayer leurs arguments littéraires avec des preuves extraites du texte.
Groupes d'utilisateurs et leurs besoins
Les deux principaux groupes d'utilisateurs de Portrayal sont :
Écrivains : Les écrivains visent à créer des personnages dynamiques qui grandissent et changent tout au long de leurs histoires. Ils ont besoin d'outils qui peuvent fournir des aperçus sur le développement de leurs personnages et les aider à peaufiner leurs brouillons.
Chercheurs : Les chercheurs analysent des textes pour découvrir des traits et des relations de personnages. Ils ont besoin d'un soutien qui les aide à éviter les biais tout en fournissant des preuves concrètes pour leurs interprétations.
Comprendre les besoins de ces deux groupes a informé la conception et les fonctionnalités de Portrayal.
Caractéristiques clés de Portrayal
Portrayal inclut plusieurs fonctionnalités visant à aider les écrivains et les chercheurs :
Éditeur de texte
Un éditeur de texte permet aux utilisateurs de télécharger leurs brouillons ou d'analyser des textes écrits par d'autres. Cela sert de point de départ pour que les utilisateurs interagissent avec le système et visualisent les traits des personnages en fonction de leurs récits.
Extraction de traits
Le système extrait automatiquement divers indicateurs liés aux traits des personnages. Cela inclut :
- Actions : Ce que les personnages font tout au long de l'histoire.
- Discours : Citations directes des personnages, révélant leur personnalité.
- Sentiment : Le ton émotionnel exprimé dans les dialogues et les actions des personnages.
- Définitions directes : Adjectifs ou descriptions qui indiquent directement les traits des personnages.
Visualisations interactives
L'outil présente les traits extraits sous forme visuelle, comme des graphiques et des chronologies. Les utilisateurs peuvent examiner des indicateurs individuels ou multiples, facilitant l'analyse de la variation des traits de caractère à travers différents chapitres.
Vues synchronisées
Portrayal permet aux utilisateurs d'interagir avec les visualisations et le texte en même temps. Quand un utilisateur survole un élément visuel, le texte pertinent est mis en surbrillance, facilitant un lien direct entre les traits des personnages et le contexte narratif.
Analyse comparative
Les écrivains et les chercheurs peuvent comparer différents chapitres ou histoires pour identifier des motifs dans le développement des personnages. De telles comparaisons révèlent si la représentation d'un personnage correspond à son évolution prévue.
Évaluer l'outil
Pour évaluer l'efficacité de Portrayal, une étude a été menée avec des écrivains et des chercheurs, leur permettant d'utiliser l'outil sur leurs propres textes. Ils ont été encouragés à explorer les fonctionnalités et à rapporter leurs expériences.
Perspectives des utilisateurs
Les participants ont rapporté plusieurs avantages à utiliser Portrayal, tels que :
- Développement des personnages : Les écrivains ont trouvé que l'outil les aidait à créer des personnages plus dynamiques en visualisant les changements émotionnels au fil du temps.
- Création de scènes : Les aperçus sur les interactions entre les personnages ont aidé les écrivains à construire des scènes captivantes qui représentaient efficacement les tensions et les conflits.
- Analyse des biais : Les écrivains et les chercheurs ont noté que les visualisations les ont aidés à identifier des biais inconscients dans la façon dont les personnages étaient représentés.
Utiliser Portrayal dans l'écriture créative
Pour les écrivains créatifs, Portrayal offre une gamme d'applications pratiques :
Identifier les arcs des personnages
Les écrivains pensent souvent en termes d'arcs de personnages - les parcours de leurs personnages d'un état à un autre. Portrayal peut suivre les changements dans les actions et les sentiments des personnages, aidant les écrivains à visualiser leurs transformations.
Affiner les dialogues
L'outil permet aux écrivains d'analyser combien de dialogues chaque personnage a et si cela correspond à leurs rôles dans l'histoire. Cela peut aider les écrivains à s'assurer que les personnages importants ont suffisamment de voix dans le récit.
Profondeur émotionnelle
Les écrivains peuvent explorer le paysage émotionnel de leurs personnages. En examinant les tendances de sentiment, ils peuvent créer des personnages qui expriment une gamme de sentiments, ajoutant de la profondeur à leurs récits.
Utiliser Portrayal dans la recherche littéraire
Pour les chercheurs littéraires, Portrayal ouvre de nouvelles avenues pour l'analyse :
Équilibrer objectivité et subjectivité
L'outil offre aux chercheurs un moyen de soutenir leurs arguments avec des preuves concrètes tirées directement du texte. Cela aide à équilibrer les interprétations personnelles avec des données objectives dérivées des traits des personnages.
Analyse complète
Les chercheurs peuvent approfondir une vue d'ensemble des traits des personnages pour des exemples spécifiques dans le texte. Cette vue d'ensemble complète rationalise la proximité de l'analyse textuelle tout en réduisant la charge de travail d'annotation manuelle.
Faciliter la discussion
Les indicateurs subjectifs fournis par l'outil (comme le sentiment) peuvent servir de tremplins pour les discussions et débats en classe. Les chercheurs peuvent explorer des interprétations différentes basées sur les preuves extraites, favorisant une compréhension plus profonde du texte.
Utilisabilité et retours
Les participants ont exprimé des retours positifs sur l'utilisabilité de Portrayal. Ils ont trouvé que l'interface était intuitive et fluide, leur permettant de se concentrer sur leurs tâches plutôt que sur comment utiliser l'outil.
Cependant, certains défis d'utilisabilité ont été notés. Par exemple, la présentation des changements d'action pouvait devenir écrasante lorsqu'il y en avait trop à analyser en même temps. Des améliorations dans ce domaine amélioreraient encore l'expérience.
L'avenir de Portrayal
Au fur et à mesure que la technologie progresse, les capacités de Portrayal peuvent être étendues. Les développements futurs pourraient inclure :
Supporter plus d'indicateurs
Bien que Portrayal se concentre actuellement sur les traits de caractère clés, ajouter plus d'indicateurs peut approfondir l'analyse. Cela pourrait inclure des liens sociaux entre les personnages, des contextes émotionnels plus larges ou des motifs thématiques dans les histoires.
Analyser d'autres formes d'écriture
Étendre l'outil pour analyser des textes non-fictionnels ou d'autres genres élargirait son application. En adaptant les systèmes à divers styles d'écriture, plus d'utilisateurs pourraient bénéficier des insights fournis par Portrayal.
Amélioration continue
À mesure que de plus en plus d'utilisateurs s'engagent avec l'outil, les retours informeront d'autres améliorations. Les perspectives des utilisateurs sur leurs expériences peuvent conduire à des changements précieux qui affinent le fonctionnement de Portrayal et les insights qu'il fournit.
Conclusion
Portrayal représente un pas en avant significatif pour aider à la fois les écrivains créatifs et les chercheurs littéraires dans leurs efforts respectifs. En mélangeant technologie avec narration et analyse, il ouvre de nouvelles portes pour comprendre les personnages et les récits. À mesure que l'outil évolue, il promet d'enrichir les expériences de ceux qui s'engagent dans la narration, tant dans la création que dans l'analyse des complexités du développement des personnages.
Titre: Portrayal: Leveraging NLP and Visualization for Analyzing Fictional Characters
Résumé: Many creative writing tasks (e.g., fiction writing) require authors to write complex narrative components (e.g., characterization, events, dialogue) over the course of a long story. Similarly, literary scholars need to manually annotate and interpret texts to understand such abstract components. In this paper, we explore how Natural Language Processing (NLP) and interactive visualization can help writers and scholars in such scenarios. To this end, we present Portrayal, an interactive visualization system for analyzing characters in a story. Portrayal extracts natural language indicators from a text to capture the characterization process and then visualizes the indicators in an interactive interface. We evaluated the system with 12 creative writers and scholars in a one-week-long qualitative study. Our findings suggest Portrayal helped writers revise their drafts and create dynamic characters and scenes. It helped scholars analyze characters without the need for any manual annotation, and design literary arguments with concrete evidence.
Auteurs: Md Naimul Hoque, Bhavya Ghai, Kari Kraus, Niklas Elmqvist
Dernière mise à jour: 2023-08-08 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2308.04056
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04056
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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