《水浒传》人物关系网络分析

复杂网络作为复杂系统的一种抽象描述,可用于文学作品中人物关系网络的建模工具。以《水浒传》中的108将为研究对象,采用复杂网络分析方法对该作品中的人物关系进行构建与分析,小说中的人物对应于网络中的节点,人物之间的关系对应于网络中的边。人工搜索标记人物名称,以任意两个人物在同一章回的共现关系为前提,构建人物关系网络,并计算度、介数、集聚系数、稀疏性、相关性等网络指标。结果表明《水浒传》人物关系网络是异配网络,并且具有小世界特性和社区特性。

面向藏文文本的人物关系抽取语料库的构建

作为实体关系抽取研究的重要基础,构建高质量、标准化的语料库能够提高实体关系抽取任务的精确度和召回率。目前,藏文关系抽取语料库构建大多依靠传统人工标注方法且局限于特定领域,存在标注效率低且人物关系语料库相对缺乏的问题。文章构建了藏文人名实体识别语料库;通过分析人物关系特征和实体关系类别及其标注规范,构建触发词词典进行语料回标,生成15400条实体识别和8000条藏文人物关系抽取标注语料。为验证语料库的可用性,利用命名实体识别和关系抽取实验进行统计分析,其实体识别F1值达到67.2%,关系抽取F1值达到66.2%,结果表明该语料库的构建对后续面向藏文人物关系抽取研究提供了数据基础。

基于关系触发词与多特征的中文人物关系抽取

针对当前主流的中文人物关系抽取方法未充分利用核心词,且难以提取中文深层文本信息的问题,提出一种基于关系触发词与多特征的中文人物关系抽取方法。将词语语义与其位置、词性、依存句法以及语义角色融合,使用结构简洁但特征提取能力更强的Transformer编码器对原始文本进行编码,基于同义词词林与词向量提取人物关系触发词,并将其作为注意力导向引入注意力机制中,提高模型对文本重要信息的学习能力。实验结果表明,该方法的F1值为89.7%,相比CNN、BiLSTM-ATT、R-BERT等模型平均提升了9.6个百分点,验证了该方法的有效性。

单元视野下以分析人物关系变异为切入点的小说教学研究——以九年级上册第四单元的教学实践为例

基于对单元视野下小说教学中的研究思考,本文根据小说的文体特点,从人物这一小说要素入手,引导学生以分析小说中人物关系的变异为切入点,通过研究小说中人物关系变异与人物性格变化的关系、小说中的环境与人物性格变化的关系、写作环境与小说环境的关系,逐层深入地把握小说主旨,并在此基础上,提炼单元视野下小说教学的有效策略。

面向中文文学作品的长文本人物关系抽取

实体关系抽取作为信息抽取领域内的重要研究方向,其目的是把无结构或半结构的自然语言文本中所蕴含的实体之间的语义关系抽取成结构化的关系三元组。人物关系抽取是实体关系抽取的细粒度分支,以往的实体关系抽取研究多针对来自新闻或百科的英文短句语料,对于中文文学作品的人物关系抽取的研究刚刚起步。该文针对中长篇中文文学作品的特点,首先引入对抗性学习框架来训练句子级的噪声分类器以降低数据集中人物关系数据噪声,并在此基础上构建了人物关系的分类模型MF-CRC。分类模型首先基于预训练模型BERT抽取文本内容的基本语义特征,并采用BiLSTM模型进行深层语义特征的获取,然后根据中文用语习惯抽取了中文人物姓氏、性别与关系指示特征并进行嵌入表示,最后基于多维特征融合完成了人物关系分类模型的训练。该文选用名著《平凡的世界》《人生》和《白鹿原》为研究对象,首次构建了三个通用的面向中文文学作品的人物关系标签数据集,并在这些数据集上进行对比实验及消融实验。结果表明,该文MF-CFC模型效果高于其他对比模型,分别在Micro-F1和Macro-F1指标上比SOTA模型高出1.92%和2.14%,验证了该方法的有效性。

从相会模式析《雪国》人物悲剧

《雪国》的情节围绕主人公岛村与驹子的互动展开,可以将两人的相会分为日会和夜会这两种模式。在日会模式中,驹子的不断“告白”和岛村的“回避”形成鲜明的对比,可以看出驹子渴望从岛村身上获得认同和爱情的努力是徒劳的,岛村的“回避”使驹子的“告白”显现出悲剧色彩;在夜会模式中,驹子一改白日的清醒和坚强,呈现出与日会模式中不同的状态,她不断宣泄被理性压制的感情,借着酒劲向岛村发泄不满或撒娇,但是发泄和温存只能带来短暂的慰藉,无法真正改变其悲剧命运,故而夜会模式的最后,驹子再度回到日会模式的清醒状态。这两种模式对立关联,展现了驹子对生命困境的觉察和对抗,彰显出其不屈服于悲剧命运的崇高品性。分析、比较两种模式中岛村的内聚焦视角及作为聚焦对象的驹子的行为模式,读者能够借助岛村之眼感受到驹子生命的悲剧性,而驹子也在同岛村相会的过程中觉察到自身生活的困境。在一次次的相会中,岛村加剧了驹子生命的悲剧色彩。同时驹子面对悲剧命运的不屈精神和岛村对待生活的消极态度形成了鲜明的对比,映射出特定时代对岛村一类都市中的“文化人”造成的伤害。他想要从自然中唤回自己失去的真挚感情,却又因为虚无的情绪无法获得真正的拯救,这种悲剧不仅是岛村个体生命的悲剧,还是特定时代日本城市小市民生命的悲剧。

国产警匪剧人物叙事的创新探索研究

新时代背景下,伴随着反腐败斗争、扫黑除恶行动的全面展开及深化,警匪剧的拍摄制作再度迎来高峰,再次受到观众的广泛关注。近年来,国产警匪剧几乎每年都能涌现出超高话题性的代表作品,如《狂飙》《三叉戟》《破冰行动》等。本文认为,就其叙事创新而言,尽管来自题材、视角、结构、模式等多方面,但归其根本,最为重要的依然在于其在人物形象及其关系塑造的创新。主要表现为:“个体人物性格”促动强化带来的单点内爆、“人与他人对抗”驱动提升营构的两极并峙,以及“人物群像结构”联动增效形成的多线编织。

通过场面调度探究影片中的人物关系——以电影《国王的演讲》为例

《国王的演讲》通过场面调度,展现了乔治六世和罗格医生之间从怀疑到信任、从争执到认同的过程,更为出彩的是他们之间的那种亦是君臣、亦是师生的复杂关系。本文将结合电影《国王的演讲》,从景框内区域位置与人物权力关系、空间距离与人物心理关系、区域空间与人物权力主导关系三个方面,来探究导演运用场面调度表现人物关系的精妙之处。

网剧《隐秘的角落》中的人物动机及其作用

《隐秘的角落》是一部青少年犯罪题材网剧,剧中的每一个人物都不是非黑即白的扁形人物,而是灰色的圆形人物。在这样的人物设置中,要想让观众能够接受、理解、反思,人物动机的生成及变化就成为至关重要的一环。本文将从人物形象、人物关系、情节发展三个方面分析剧中的人物动机及其作用。

基于动词名词和CHI特征选择的中文人物社会关系抽取

针对中文人物社会关系标注语料库的匮乏和人物关系分类过于粗糙的问题,采用一种简单的方式标注了八类主要人物社会关系。为了有效地降低特征向量的维数避免维数灾难,并尽可能去除噪声特征以提高关系抽取的准确率,提出一种基于动词和名词抽取与χ~2统计量法(CHI)相结合的特征选择方法,并使用TF-IDF计算特征权重。通过SVM分类器进行实验,F值和正确率都得到了提高;为了充分利用数据集对该特征选择方法的效果进行测试,使用k-折交叉验证检验该方法的有效性,实验表明通过该方法产生的分类模型具有较强的区分能力和泛化能力。

利用中文在线资源的远程监督人物关系抽取

人物关系抽取是信息抽取研究中的一个重要领域,针对需要预先定义人物关系类型的不足,提出一种利用中文在线资源的远程监督人物关系抽取方法.该方法首先利用Web上已经通过半人工化方式形成的在线百科网站自动构建知识库,以获取尽可能全面且准确的关系类型及其人物关系实例.接着提取语料库中所有共现的人名对以及上下文特征,并将人名对与知识库中关系实例相互匹配,得到标记关系的人名对集合和未标记的人名对集合.最后,引入标签传播算法实现未标记人名对的关系匹配.在Sogou C、sohu和baidu语料库上进行实验,结果表明该方法能够充分利用在线百科中丰富的关系类型,并且都可获得近70%的准确率.

基于同义词词林和规则的中文远程监督人物关系抽取方法

远程监督是一种根据知识库自动对齐实体进行大规模语料标注的方法,但过强的假设导致获取的语料混有大量的噪声。针对这一问题,提出了一种基于同义词词林和规则的中文远程监督人物关系抽取方法,该方法基于多示例学习思想将人物关系句子划分为包(bag)级,利用同义词词林对人物关系触发词做词频统计,确定最大词频候选关系和次大词频候选关系,再结合特定的人物关系判别规则判断人物关系。对bag判断出某个人物关系后,再对其进一步进行多关系预测,最终得到人物关系预测结果。在大规模的中文远程监督人物关系抽取公开数据集(IPRE)上的实验结果表明,所提方法得到的结果具有较好的F1值,并且能识别远程监督数据测试集标签所没标注出的人物关系。

基于因果链求解算法的人物关系挖掘研究——以Wikidata知识库为例

人在信息活动中所具有的复杂性决定了大数据时代下人物信息资源的重要程度,因此挖掘人物关系是提高信息资源质量、构建个人实体知识网络、为用户提供知识服务的有效途径。本文将跨领域的因果链求解算法运用到人物亲属关系的挖掘问题中,并引入罗马亲等计算法衡量不同类型的亲属关系远近,定量地描述了个人实体之间的关联程度,同时采用模糊认知图作为人物关系知识表达模型,最后以Wikidata知识库为实验数据来源,进一步验证该算法的有效性,同时将亲属关联权重值开创性地添加到家族亲属关系图谱的绘制中,并构建了个人实体知识关联模型。本文旨在进一步优化网络环境下的人物信息,实现基于人物关系的知识关联,以期为揭示全方位的人物关系的表示方法提供新视角。

文学作品中的“小世界”——菲茨杰拉德小说人物关系网络的实证分析

文学之美在于映照现实。为检验这一观点,对菲茨杰拉德的四部小说采用自然语言处理技术提取小说人物角色,并构建人物共现关系网络;基于复杂网络拓扑测度,计算此网络的结构特性,结果表明:菲茨杰拉德四部小说中的人物关系网络均具有类似无尺度的度分布和小世界特征的结构特性,特别是《了不起的盖茨比》和《夜色温柔》中人物关系网络的直径与六度分离定理高度吻合,说明经典小说的魅力来自其描写的社会结构与现实社会高度相似,定量实证分析方法可为定性文学评论提供佐证。本研究为传统文学批评开启了新的视角,提供了新的工具,相关方法可用于对小说作品文学性的评判以及对现有小说定性评价的定量解释。

基于微信聊天记录时间信息的人物关系刻画技术研究

以微信为代表的通信工具每天都在产生可以描述人物关系的海量数据,如何通过数据整合为侦查办案提供智力资源和知识服务已成为大数据环境下公安机关科研工作的研究重点和难点内容。本文以微信聊天记录的时间信息为研究对象,利用分层聚类和K-均值聚类分析技术,发现通信时间特征与人物关系之间的关联关系,将微信联系人按照"亲疏远近"的人物关系进行分类,从而为案件侦查过程中快速寻找犯罪团伙、重点嫌疑对象提供一种新的技术手段。

谈《白鲸》人物形象的“圣经”原型

透过《帕鲸》对捕鲸生活的表层描述而进入小说的深层话语，可发现作品中有大约半数人物能在《圣经》中找到原型，且与其原型有着极为相近的人格特征。作家对于某些人物关系的处理，以及某些人物体现的宗教寓意，都与其圣经原型趋于一致。这使对于小说人物进行原型式解码成为准确理解作品主题的前提。依据人物在作品中充当的不同角色，可分为主要原型人物、次要原型人物和“隐型”原型人物三类。对于这些原型人物的研究表明，建立在宗教寓意之上并超越宗教寓意的对非理性之罪与恶的批判，是《白鲸》的主题所在。

基于人物关系的信息资源组织研究

文章介绍人物关系挖掘的发展现状,重点分析存在的问题,提出应以名称规范库为工具、围绕人物关系进行信息资源的组织,并具体阐述重构名称规范库的方法。

非常态的三维放大与扭曲变形——从人物关系预设看曹禺戏剧的剧场性追求

曹禺戏剧预设的人物关系形成了强烈的剧场性。他总是赋予每个人物多重身份,承担着多种戏剧任务,建构起网状的戏剧关系,形成多向的性格冲突和内在的心灵冲突,产生强烈的戏剧效果,引导受众的审美注意;剧中人物总是被预设在由亲缘关系、情感关系以及主仆关系等主导的复杂三角网络关系之中,始终处于一种动作之中,融视觉、触觉、听觉以及动觉于一体,产生一种扣人心弦的艺术张力,使受众持续保持审美期待;人物之间的关系总是被主体欲求所主导,不仅将三角关系异化为一种非常态,而且有意扭曲、变形、彰显和放大,产生一种惊奇效果,使受众始终处于心理优势之中,从而增强审美的欲望。

论中国情感现实主义电影的创新探索——以近年来都市小成本电影为例

近年来,国产电影涌现出一批现实主义题材的都市小成本电影,并且取得了口碑与票房佳绩。本文分别从主题、剧情、影像等三个层面,对《我不是药神》(文牧野,2018)、《你好,李焕英》(贾玲,2021)、《送你一朵小红花》(韩延,2020)、《奇迹笨小孩》(文牧野,2022)、《人生大事》(刘江江,2022)等五部都市小成本电影展开分析。这些影片的成功在于对情感现实主义的创新探索,影片将悲悯的情怀注入都市边缘人物的生活日常,令银幕产生力透纸背的力量;人物关系的情感现实主义表达形成电影画面的内在张力;在工业化美学下进行艺术性叙事,使诗意内涵与现实故事相互交织。情感现实主义影片做到了商业和艺术的完美平衡,为小成本电影突破创作瓶颈开辟了一条全新道路,其成功之处值得借鉴。

小说《追日》人物关系之及物性分析

英国作家麦克尤恩的长篇小说《追日》一经问世,便受到广泛关注。麦克尤恩以其别出心裁的写作方式,在《追日》中刻画了主人公别尔德混乱的私人生活,使作品增加了一抹幽默色彩。主人公情感生活的几个重要人物在整个故事情节发展中起着非常重要的作用,从别尔德与这几个人物的关系可以看出其人性的弱点。通过使用语料库软件UAM Corpus Tool 2.8.14,对《追日》中最具代表性的段落进行及物性分析,探究语言形式选择背后的深层动因,从而发现及物性分析在人物性格与人物关系刻画上的作用。