物語ジャンルにおける展開の構造を特徴づける因子の抽出

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2021-12-04
• タイトル: 物語ジャンルにおける展開の構造を特徴づける因子の抽出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extraction of factors that characterize the structures of plot within each story genre
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属: はこだて未来大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Systems Information Science/Future University Hakodate
• 著者名: 村井, 源; 豊澤, 修平; 白鳥, 孝幸; 吉田, 拓海; 石川, 一稀; 岩岬, 潤哉; 斉藤, 勇璃; 中村, 祥吾; 根本, さくら; 大田, 翔貴; 大場, 有紗; 福元, 隆希
• 著者名(英): Hajime, Murai; Shuuhei, Toyosawa; Takayuki, Shiratori; Takumi, Yoshida; Kazuki, Ishikawa; Junya, Iwasaki; Yuuri, Saito; Shougo, Nakamura; Sakura, Nemoto; Shoki , Ohta; Arisa, Ohba; Takaki, Fukumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 従来の物語分析は特定のジャンルを対象としたもので，ジャンル間の差違などを計量的に明らかにする研究はなされてこなかった．本研究では，ジャンル横断的な物語構造分析を実現するため，現代日本のエンターテイメント作品で頻出の5 ジャンル（冒険,戦闘,恋愛,探偵,怪談）を対象として各ジャンル100 話以上を収集した．また全ジャンルを共通の枠組みで構造分析し比較可能なデータセットを構築した．各ジャンルのデータセットに基づき，典型的な展開のパターンを抽出し，また因子分析により物語展開の共通・固有の因子を特定した．各ジャンルの特徴が同じ基準で比較可能となったことで，今後ジャンル複合的な物語の分析や自動生成の実現にも道が開かれると期待される．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The conventional story analysis targets a specific genre, and few research has been conducted to quantitatively clarify the differences between genres. In this study, in order to realize a cross-genre story structure analysis, more than 100 episodes of each genre were collected for 5 genres (adventure, combat, love, detective, ghost story) that frequently appear in contemporary Japanese entertainment works. We also constructed a data set that can be compared by structurally analyzing all genres in a common framework. Based on the data set of each genre, typical story plot patterns were extracted, and common and unique factors of story plot were identified by factor analysis. Since the characteristics of each genre can be compared based on the same criteria, it is expected that the analysis and automatic generation of complex genre stories will be executed in the future.
• 書誌情報: じんもんこん2021論文集; 巻 2021, p. 16-23, 発行日 2021-12-04
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会