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텍스트 스토리에서 등장인물간 감정 흐름 그래프를 이용한 행위소 모델 기반의 등장인물 역할 인식
유혜연 ( Hye-yeon Yu ),김문현 ( Moon-hyun Kim ),배병철 ( Byung-chull Bae ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.1
스토리에서 등장하는 인물들을 식별하고 인물들 간의 관계를 분석하는 것은 스토리 이해를 위해 중요한 과정이다. 본 논문은 그레마스의 행위소 모델(Actantial model)에 기반하여 스토리 속에서 등장하는 인물들 중에서 주체자(Subject,또는 주인공)를 식별하고, 등장인물들간의 상호작용으로 생성되는 관계에 기반한 감정 흐름을 분석하여 조력자(Helper)/반대자(Opponent)의 관계를 자동으로 식별하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 3단계로 구성된다. 먼저, 텍스트 스토리에서 등장하는 객체(인물)를 식별한다. 다음으로, 이들의 상호관계를 통한 관계 정보를 추출하여 관계정보로 표현되는 텍스트에서 감정을 분류한다. 마지막으로, 등장인물들간 감정의 흐름을 방향성 그래프로 도출한다. 그래프에서 차수가 가장 높은 노드 (즉, 가장 많은 관계 정보를 형성하는 노드)는 주체자로 간주하며, 주체자에 긍정적/부정적인 감정을 가장 많이 보내는 노드를 조력자/반대자로 각각 간주한다. 본 연구는 텍스트 스토리로부터 행위소 모델의 세 가지 구성요소들(즉, 주체자, 조력자, 반대자)을 자동으로 추출하는 계산 모델을 제공함으로써 컴퓨터를 이용한 서사 이해에 기여한다. Identifying characters who appear in a story and analyzing their relationships is essential to understanding the story. This paper aims to identify the two actants (or character roles) as Helper and Opponent in Greimas's Actantial model by identifying Subject (i.e., protagonist) and analyzing the emotional interactions between the Subject and the two actants (Helper/Opponent). Our proposed method consists of three steps. First, we identify objects (i.e., characters) appearing in the text story. Next, we extract relational information through the interaction of the characters, and then classify emotions in the text expressed as relational information. Finally, we represent the flow of emotional relations among characters as a directed graph. The node with the highest degree is considered as the Subject because it includes the most relational information. The node that sends the most positive/negative emotions to the Subject is considered as the Helper/Oppenent, respectively. Our research contributes to the computer-based narrative understanding by providing a computational method that automatically extracts the three key character roles (Subject, Helper, and Opponent) from the text story.