egg99的博客

本文综述了叙事研究与计算语言学领域的多项重要研究成果，涵盖叙事理论、时间信息处理、故事生成与规划、语义分析、文本处理、叙事标注与语料库建设等多个方向。文章总结了各领域代表性学者的研究贡献，梳理了关键技术流程与理论基础，并探讨了未来在智能写作、交互式叙事等应用场景的发展前景。

本文探讨了叙事分析从理论到应用的多个方面，涵盖了情节建模、叙事学意义、NarrativeML语言增强及未来发展方向。比较了多种情节模型的优劣，强调了因果推理在叙事理解中的重要性，并介绍了基于NECs和Move-grammars的形式化方法。提出将计算技术应用于故事检索、生成、筛选及与受众互动的创新路径，展望了通过大规模语料库推动语料库叙事学和文学研究的发展前景。

本文探讨了叙事计算建模作为连接文学理论与人工智能的桥梁，系统梳理了叙事学的基础概念及其在计算领域的应用。文章介绍了NarrativeML注释方案，并深入分析了人物、时间、情节等核心要素的建模方法，展示了其在交互式娱乐、文学创作辅助和教育等领域的应用案例。同时，讨论了当前面临的挑战及未来发展方向，包括与新兴技术融合、个性化叙事和标准化趋势，展望了该领域在推动叙事艺术与智能技术协同发展中的潜力。

本文探讨了情节因果模型及相关理论，涵盖情感与链接识别的启发式方法及其性能评估，布雷蒙基于目标、行动与结果的基本序列在情节模式分析中的应用，以及Löwe提出的信念偏好框架（DPF）如何通过博弈树建模角色期望与意外事件。结合伊索寓言和‘订婚故事’等案例，文章展示了不同理论在叙事分析中的互补性，为深入理解情节结构提供了多维度的理论工具。

本文探讨了情节的因果模型解析，重点分析了基本与复杂情节单元的构成及其在叙事中的作用，并以约翰与玛丽的故事为例展示了情节发展的因果链条。文章评价了Lehnert情节单元分析的优势与局限，介绍了Goyal等人基于动词极性和情感投影规则的改进系统，比较了两种方法在情感表达、标注明确性等方面的差异。最后，提出了未来情节分析的发展方向，包括完善情感模型、融入信念因素、明确情节单元体系以及整合多种分析方法，旨在构建更科学、全面的情节理解框架。

本文探讨了情节的因果模型，批判性分析了传统故事语法的局限性，并引入莱纳特（1981）的情感状态驱动的情节解释框架。文章详细阐述了动机、实现、终止和等价四种因果联系类型，以及跨角色联系在情节构建中的作用。通过‘荣誉请求’等情节单元的mermaid图示，展示了情节结构的组成与动态变化。进一步分析了情节单元的组合方式、与故事主题的关系及其在故事创作与分析中的应用价值，强调该模型在深化故事理解、推动形式化叙事研究方面的重要意义。

本文介绍了故事语法的理论基础及其在人工智能领域的应用，重点分析了BUILDTALE和JOSEPH两个代表性系统。BUILDTALE结合语言学与AI方法，利用脚本和重写规则构建层次化故事结构；JOSEPH则侧重于情节的顺序与嵌套关系，强调主角情感状态与领域知识的实例化。文章还对比了系统的功能、规则复杂度和应用场景，并探讨了多模态融合与跨语言应用的未来发展方向，指出了知识表示与数据获取面临的挑战，展望了故事语法系统的潜力与创新前景。

本文系统解析了故事情节的类型与结构，涵盖亚里士多德的情节观、弗莱塔格的五阶段叙事弧线、坎贝尔的英雄之旅理论以及普罗普的31个叙事功能。通过《哈姆雷特》《俄狄浦斯王》《魔法天鹅鹅》等经典文本示例，探讨了不同叙事模式的构建逻辑、应用价值及其局限性。文章还介绍了这些理论在现代故事生成系统中的实践，如PROTOPROPP系统，并指出其在自动化叙事和跨媒介创作中的潜力与挑战。

本文深入探讨了叙事中时间与情节的分析方法，涵盖时间表达式的标注、事件识别、时间关系推断及时间图的一致性检测。通过机器学习与规则系统对比，展示了不同方法在时间处理中的表现，并介绍了NarrativeML对时间信息的扩展应用。同时，文章剖析了情节的定义、构建与分析方法，强调因果关系在叙事中的核心作用，并结合《萨拉辛》等文学案例揭示当前系统在文学材料上的局限。最后提出了未来研究方向，包括模态建模深化、常识持续时间细化、注释方案扩展及系统性能提升，为语料库叙事学提供实证基础与发展路径。

本文探讨了叙事时间的表示、标注与应用，介绍了基于有向图的时间图模型及区间演算与分支时间逻辑在复杂叙事中的应用。详细分析了TIMEX2和TimeML两种时间标注方案的特点与局限，并以《百年孤独》等文本为例展示了时间关系的建模方式。文章还评估了STORYBOOK和CURVESHIP等自然语言生成系统在话语顺序与时态处理上的能力，指出现有系统在排序选择与内容规划方面的不足。进一步探讨了时间图在多角色叙事、跨文化比较中的应用，并提出未来发展方向：提升标注准确性、增强系统智能性以及拓展更复杂的时间模型，为叙事学与自然

本文探讨了叙事计算建模的理论与实践，涵盖叙事学基础、人物作为意向主体的建模方法、时间关系的计算处理以及多种情节模型的应用。文章分析了叙事理解与生成中的关键技术，如计划识别、区间演算和NarrativeML注解方案，并展望了未来在大规模语料挖掘、智能创作工具及教育、游戏等领域的应用前景。

本文探讨了叙事创作中角色、评价与规划的理论与实践，重点分析了如何通过用户模型和情感反应优化智能叙事系统。文章介绍了生成偏好结果的方法，如基于悬念启发式的读者反应建模，并深入讨论了事件结果的道德评估机制，提出利用正负情感标签进行角色评估的可行性。同时，结合人工智能与人文叙事学视角，比较了角色目标的形式化表示及其对话语结构的影响，提出了扩展NarrativeML以支持目标与评价标注的技术路径。最后，文章展望了计算叙事学在交互式叙事生成中的发展方向，强调融合游戏理论与审美满意度模型的重要性。

本文探讨了故事合成中的目标规划与交互式叙事策略，分析了TALE-SPIN、UNIVERSE和MINSTREL等经典故事生成系统的优缺点，重点讨论了角色目标、叙事目标和粗粒度目标结构在情节构建中的作用。文章进一步介绍了交互式叙事中的关键挑战——重新规划与结局引导，并以FAÇADE系统为例，剖析其基于节拍的动态调整机制及其局限性。最后，提出了融合多种AI技术、强化观众参与和个性化叙事体验等未来发展方向，旨在推动智能叙事系统的持续进步。

本文探讨了叙事理解与角色建模的核心理论与实践方法，介绍了NarrativeML注解方案及其在文本标注中的应用，分析了角色作为有意向主体的目标驱动机制。通过计划识别、计划合成、脚本和基于案例的推理等技术，深入解析叙事结构中角色目标与情节发展的关联，并展示了这些技术在智能写作、游戏开发和教育等领域的综合应用前景。

本文深入探讨了叙事学中的三大核心要素：时间、受众与故事结构。在时间维度上，分析了时态、语法体、叙事时间分类及多种叙事顺序类型；在受众层面，讨论了受众的角色、反应机制及其对叙事理解的影响；在故事结构方面，构建了情节的基本本体论，并比较了可能世界与单一世界模型在虚构叙事中的应用。文章综合语言学、哲学与计算视角，揭示了叙事中事件、角色、时间和认知之间的复杂关系，为叙事分析与智能系统建模提供了理论基础。

本文系统介绍了叙事学的基础理论，涵盖叙述者身份、叙事距离、叙述者视角及叙事层次等核心概念。通过分析经典文学作品与计算叙事模型，探讨了同故事与异故事叙述者、内/外/非聚焦视角、嵌入式叙事结构以及从属话语中的事实性判断等问题。文章还引入越层叙事与不可靠叙述等复杂现象，结合计算语言学视角，为叙事理解与生成提供了理论框架。

本文介绍了叙事学的基本概念、发展历程及其向计算领域的延伸。从古典叙事学到后经典叙事学，重点探讨了叙事的定义、分类、结构以及内容与表达的区分，并深入分析了计算叙事学在智能系统、自然语言处理和教育等领域的应用前景与挑战。文章展望了通过形式化建模和语料库挖掘推动文学研究与创作革新的未来方向。