Modelos Computacionais para Entender a Narrativa

Autores

DOI:

https://doi.org/10.34619/gnzq-r7ri

Palavras-chave:

cognição, engajamento-reflexão, narratologia, enredo, estilo

Resumo

Descrevemos como a modelagem computacional da narrativa serve como um método de investigação e ajuda a aprofundar a compreensão humanística neste domínio. O nosso foco está em nossos próprios sistemas, MEXICA e Curveship. Cada um desses dois sistemas narrativos computacionais é uma representação funcional de aspectos dos processos humanos de escrita criativa ou narrativa e pode ser usado para explorar esses processos e aprender mais sobre eles. Descrevemos algumas visões específicas obtidas sobre a conexão entre relacionamentos emocionais e conflitos dos personagens, colaboração entre escritores, elementos da teoria narrativa, expressões de surpresa e como as expressões de referência são importantes para o estilo literário. Concluímos considerando como os modelos de história e narrativa não são iguais aos large language models (LLMs) e não devemos esperar que nenhum tipo de sistema faça o trabalho do outro.

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Publicado

2023-09-01

Como Citar

Montfort, N., & Pérez y Pérez, R. (2023). Modelos Computacionais para Entender a Narrativa. Revista De Comunicação E Linguagens, (58), 97–117. https://doi.org/10.34619/gnzq-r7ri