山东大学学报(理学版)

作者：王文晶, 刘忠宝,万广文,胡迦南

单位：1.山西工程科技职业大学信息工程学院, 山西 太原 030619;2.北京语言大学信息科学学院, 北京 100083;3.中北大学软件学院, 山西 太原 030051

关键词：中文长篇小说,关键要素抽取,章节情节描述矩阵,高潮章节识别,

基金：国家社科基金重点项目“大数据时代古籍活化赋能文化自信自强的理论、方法与路径研究”(23AZD047)

在精准刻画中文长篇小说情节的基础上,探讨中文长篇小说高潮章节识别方法。该方法由关键要素抽取和高潮章节识别2部分组成,其中前者包括观点段落、非观点段落、章节关键词、主要角色等关键要素抽取,后者在建立章节情节描述矩阵的基础上,引入BiGRU模型与多头注意力机制,实现中文长篇小说高潮章节识别。金庸小说语料集上的比较实验表明,与朴素贝叶斯(naive Bayesian, NB)、支持向量机(support vector machine, SVM)、预训练模型Roberta-large、双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)等模型相比,本文所提方法具有更优的识别性能。消融实验验证所提方法主要组成部分的有效性。

来源：2025年第9期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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