Автор: Денис Аветисян
В статье представлен обзор современных методов, использующих теории повествования для автоматического создания и понимания текстов с помощью больших языковых моделей.
Обзор применения принципов нарратологии в задачах генерации и анализа текстов с использованием больших языковых моделей.
Несмотря на очевидный прогресс в области автоматической генерации и понимания текстов, систематическое применение теорий повествования к современным языковым моделям остается недостаточно изученным. Данная работа, озаренная названием ‘Narrative Theory-Driven LLM Methods for Automatic Story Generation and Understanding: A Survey’, представляет собой обзор исследований на стыке нарратологии и больших языковых моделей (LLM), выявляя ключевые тенденции в создании и анализе повествовательных структур. Обнаружены закономерности в использовании нарративных данных, применении теорий к NLP-pipeline и методах промптинга, что позволяет установить взаимосвязь между абстрактными нарративными концепциями и возможностями LLM. Какие перспективы открываются для более глубокого изучения нарративных структур с помощью вычислительных методов и как это может обогатить как лингвистику, так и литературоведение?
Повествование как Основа Познания: От Структуры к Искусственному Интеллекту
Понимание повествований является основополагающим аспектом человеческого познания, глубоко укоренившимся в способах обработки информации и формирования мировоззрения. Нервные сети, имитирующие когнитивные процессы, всё чаще применяются для анализа и генерации нарративов, поскольку способность к пониманию сюжетной линии, персонажей и причинно-следственных связей становится ключевым фактором в развитии искусственного интеллекта. Исследования показывают, что эффективная обработка повествований позволяет ИИ не только понимать человеческий язык, но и прогнозировать поведение, делать выводы и даже проявлять зачатки «эмоционального интеллекта», что открывает широкие перспективы для создания более интуитивных и адаптивных систем.
Традиционная нарратология предоставляет основу для анализа структуры повествований, опираясь на различные подходы. Изначально, формалистские школы, такие как структурализм, стремились выделить универсальные элементы, составляющие основу любого сюжета — функции персонажей, стадии развития действия. Однако, со временем, возникли более сложные, пост-классические перспективы, учитывающие роль читателя в создании смысла, влияние культурного контекста и множественность интерпретаций. Эти подходы отказываются от жестких схем, признавая, что повествование — это динамичный процесс, в котором сюжет, персонажи и темы взаимосвязаны и подвержены влиянию различных факторов. Таким образом, нарратология предоставляет инструменты для детального изучения того, как истории построены, как они функционируют и как они воздействуют на наше восприятие.
Вычислительное повествование представляет собой междисциплинарную область, стремящуюся к автоматизации процессов создания и анализа нарративов, объединяя инструменты и подходы гуманитарных и компьютерных наук. Данный обзор демонстрирует, что современное вычислительное повествование охватывает широкий спектр задач — от генерации сюжетных линий и персонажей до анализа эмоциональной окраски текста и выявления ключевых нарративных структур. Наблюдается тенденция к использованию моделей машинного обучения, в частности, глубоких нейронных сетей, для создания более правдоподобных и увлекательных историй. Исследования в этой области направлены на разработку систем, способных не только генерировать текст, но и адаптировать его к предпочтениям аудитории, а также создавать интерактивные повествования, где читатель или игрок может влиять на развитие сюжета.
Большие Языковые Модели: Инструмент для Анализа и Создания Повествований
Крупные языковые модели (LLM) стали мощным инструментом для обработки повествований, демонстрируя способность как к пониманию, так и к генерации текста. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, способны анализировать структуру и содержание историй, выявлять ключевые элементы сюжета и персонажей. Более того, LLM успешно применяются для автоматического создания повествований различного типа, включая рассказы, статьи и сценарии, что открывает новые возможности для автоматизации контента и создания интерактивных нарративов. Их возможности простираются от простого перефразирования текста до генерации оригинальных и связных историй, хотя качество генерируемого контента может варьироваться в зависимости от сложности задачи и объема обучающих данных.
Большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют высокую эффективность в выявлении и воспроизведении поверхностных закономерностей в тексте, таких как синтаксис и стилистические особенности. Однако, БЯМ часто испытывают трудности при решении задач, требующих глубокого понимания контекста, логических выводов и поддержания последовательности повествования на протяжении всего текста. Это проявляется в склонности к генерации противоречивых утверждений, нелогичных переходов и нарушению внутренней согласованности сюжета, особенно в длинных и сложных текстах. Способность к построению связного и осмысленного нарратива, требующая понимания причинно-следственных связей и мотивации персонажей, остается серьезной проблемой для современных БЯМ.
Для раскрытия полного потенциала больших языковых моделей (LLM) в задачах, связанных с повествованием, ключевыми являются методы проектирования запросов (prompt engineering) и тонкой настройки (fine-tuning). Проектирование запросов позволяет управлять стилем и содержанием генерируемого текста посредством тщательно сформулированных инструкций, в то время как тонкая настройка предполагает обучение LLM на специализированном корпусе текстов, адаптируя модель к конкретным требованиям повествовательной задачи. Данный обзор содержит всесторонний анализ этих методов, включая различные стратегии проектирования запросов, алгоритмы тонкой настройки и оценку их эффективности в контексте обработки повествований.
Искусство Запроса: Стратегии Проектирования для Повествовательных Моделей
Инженерия запросов (prompt engineering) представляет собой метод управления большими языковыми моделями (LLM) для получения желаемых результатов в повествовательном контексте. Этот подход включает в себя разработку и оптимизацию текстовых запросов, использующих такие техники, как zero-shot и few-shot prompting. Zero-shot prompting позволяет модели генерировать текст без предварительных примеров, полагаясь на ее общее понимание языка и структуры повествования. Few-shot prompting, в свою очередь, повышает точность и соответствие стилю, предоставляя модели небольшое количество примеров желаемого формата или содержания, что позволяет ей адаптироваться и воспроизводить схожие шаблоны в генерируемом тексте.
Метод «нулевого» промптинга позволяет языковым моделям (LLM) генерировать нарративы без предоставления каких-либо примеров. Данный подход предназначен для оценки встроенного понимания LLM принципов построения сюжета, развития персонажей и логической связности повествования. В процессе нулевого промптинга модель получает только инструкцию, описывающую желаемый тип истории или её ключевые элементы, без демонстрации готовых примеров, что позволяет оценить её способность к самостоятельному синтезу нарратива на основе общих знаний и языковых закономерностей.
Метод обучения с небольшим количеством примеров (few-shot prompting) повышает эффективность больших языковых моделей (LLM) за счет предоставления ограниченного набора примеров желаемого стиля или структуры повествования. В отличие от обучения без примеров (zero-shot prompting), данный подход позволяет LLM адаптироваться к конкретным требованиям к тексту, таким как тональность, формат или жанр. Предоставленные примеры служат ориентиром, позволяя модели выявить закономерности и воспроизвести их в генерируемом тексте, что приводит к более точному и релевантному результату. Количество примеров обычно варьируется от нескольких единиц до десятков, в зависимости от сложности задачи и возможностей модели.
Причинно-Следственная Связь: Основа Повествовательной Связности
Теория причинно-следственной повествовательности подчеркивает фундаментальную роль понимания связей между событиями в структуре любого рассказа. Она исходит из того, что восприятие истории напрямую зависит от способности зрителя или читателя установить причинно-следственные связи между происходящими событиями. Вместо простого перечисления фактов, повествование приобретает смысл и глубину, когда каждое действие является следствием предыдущего, а также предвещает последующие события. Именно эта взаимосвязь формирует логическую основу истории, позволяя аудитории не только следить за сюжетом, но и активно участвовать в его осмыслении, прогнозируя развитие событий и эмоционально вовлекаясь в происходящее. Без понимания этих связей, повествование рискует стать фрагментированным и лишенным внутренней логики, что значительно снижает его воздействие на аудиторию.
Повествование, основанное на причинно-следственных связях, активно использует взаимосвязь событий для создания ощущения целесообразности и неизбежности развития сюжета. Когда каждое действие логически вытекает из предыдущего, а последствия кажутся предсказуемыми, аудитория глубже погружается в историю. Такой подход позволяет зрителю или читателю не просто следить за происходящим, но и эмоционально вовлекаться, поскольку действия персонажей и разворачивающиеся события приобретают смысл и значимость. В результате формируется ощущение, что история развивается не случайно, а по определенному плану, что существенно повышает ее воздействие и запоминаемость.
Включение каузального (причинно-следственного) мышления в процесс генерации нарративов позволяет значительно повысить связность и воздействие историй, создаваемых искусственным интеллектом. Данный обзор представляет собой всесторонний анализ современных тенденций и перспективных направлений в области вычислительного понимания и создания историй, охватывая как теоретические основы, так и практические реализации. Исследование демонстрирует, что модели, способные выявлять и использовать причинно-следственные связи между событиями, генерируют более убедительные и логичные сюжеты, что открывает новые возможности для создания интерактивных развлечений, обучающих систем и автоматизированного контента.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к упрощению сложного процесса понимания и генерации повествований с помощью больших языковых моделей. Авторы фокусируются на применении теорий нарратива, стремясь выделить ключевые элементы, определяющие структуру и смысл истории. В этом контексте, слова Брайана Кернигана особенно актуальны: «Простота — это форма интеллекта, а не ограничения». Подобно тому, как нарративные теории стремятся к редукции повествования до его базовых компонентов, так и эффективное применение LLM требует лаконичности и ясности в запросах и моделях. Избыточность только затуманивает суть, мешая достижению истинного понимания и генерации осмысленных историй.
Что дальше?
Представленный обзор неизбежно обнажает избыточность текущего ландшафта. Стремление к автоматическому пониманию и генерации повествований, подкрепленное теориями нарратива, часто тонет в сложности реализации. Необходимость в сложных моделях и обширных наборах данных не всегда оправдывает прирост в качестве и осмысленности результата. Истинное понимание, возможно, заключается не в увеличении объема, а в выявлении базовых, универсальных структур, лежащих в основе любого рассказа.
Будущие исследования, вероятно, должны сместить фокус с имитации сложности на поиск элегантной простоты. Важнее не научить машину пересказывать истории, а дать ей возможность распознавать и ценить их суть. Особенно актуальным представляется отказ от чрезмерной детализации в пользу принципов минимализма: каждая добавленная деталь должна быть оправдана, каждое отклонение от нормы — осмысленным.
Успех в этой области, вероятно, не измеряется в количестве сгенерированных слов, а в степени, в которой машина способна выявить и подчеркнуть те немногие, действительно важные элементы, которые делают историю — историей. Простота — не ограничение, а доказательство понимания. И в конечном итоге, именно она может стать ключом к созданию действительно осмысленных и запоминающихся повествований.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.15851.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2026-02-19 22:44