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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. じんもんこんシンポジウム
  4. 2024

背景史を包含する物語の自動生成に向けた背景史の受容パターンの類型化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241503
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241503
300ecb27-cd99-4a1f-a78b-20db7830d0a3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CH2024002.pdf IPSJ-CH2024002.pdf (1.3 MB)
 2025年12月7日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CH:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-11-30
タイトル
タイトル 背景史を包含する物語の自動生成に向けた背景史の受容パターンの類型化
タイトル
言語 en
タイトル Classification of Reception Patterns of Background Histories for Automatic Narrative Generation Including Background Histories
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 背景史,物語分析,類型分類
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
公立はこだて未来大学 システム情報科学研究科
著者所属
公立はこだて未来大学 システム情報科学研究科
著者所属(英)
en
School of Systems Information Science, Future University Hakodate
著者所属(英)
en
School of Systems Information Science, Future University Hakodate
著者名 坂本, 珠凜

× 坂本, 珠凜

坂本, 珠凜

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村井, 源

× 村井, 源

村井, 源

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著者名(英) Jurin, Sakamoto

× Jurin, Sakamoto

en Jurin, Sakamoto

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Hajime, Murai

× Hajime, Murai

en Hajime, Murai

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 物語本編で開示される登場人物の過去の物語である「背景史」は,読者や他の登場人物の共感や理解を促進し,物語展開に大きな影響を与える要素を複数有していると考えられる.本稿では,背景史を包含する物語作品を対象に,登場人物が背景史の受容に至る過程において言動や精神にどのような変化が生じるか分析・類型化した.具体的には,背景史の受容に至る過程を構成するシーンごとに,背景史の物語内容等に相当する4種のカテゴリでアノテーション・データ化することで,「獲得型」「解消型」などの7種類の受容パターンに類型化した.また,75個の背景史の受容過程を構成する全676シーンに対し,26個のカテゴリを観測変数として因子分析を実施し,9つの因子を抽出した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 The "background histories"—past narratives of characters revealed within the main story—are believed to contain multiple elements that enhance readers’ and other characters’ empathy and understanding, significantly influencing the progression of the story. In this paper, we analyze and categorize the changes in characters' behavior and psychology as they come to accept background histories within narrative works that include such histories. Specifically, we annotated and structured the process leading to acceptance of background histories into data by classifying each scene into four categories corresponding to the content of these histories. This enabled the identification of seven patterns of acceptance, including "Acquisition" and "Resolution" types. Additionally, we conducted factor analysis on all 676 scenes that make up the acceptance processes of 75 background histories, using 26 categories as observed variables, resulting in the extraction of nine factors.
書誌情報 じんもんこん2024論文集

巻 2024, p. 9-16, 発行日 2024-11-30
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:38:30.666433
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