目錄
1 引言
不可靠敘事者對計算語言學構成重大挑戰，尤其係隨住第一身敘事喺數碼平台越嚟越普及。本研究將敘事學嘅文學理論同現代自然語言處理技術結合，開發自動化嘅敘事者可靠性分類系統。呢項工作填補咗社交媒體、評論同專業溝通等領域中，對個人敘事進行信任評估嘅關鍵空白。
2 研究方法
2.1 TUN A 數據集
TUN A（不可靠敘事者分類註釋）數據集包含來自多個領域嘅專家註釋敘事：博客文章、subreddit討論、酒店評論同文學作品。該數據集包含1,200個帶有多維度可靠性標籤嘅註釋實例。
2.2 不可靠性分類框架
定義咗三種唔同嘅不可靠類型：敘事內（內部不一致同言語習慣）、敘事間（主要敘事者同次要敘事者之間嘅矛盾）同文本間（與外部事實知識嘅衝突）。
2.3 實驗設置
實驗採用咗開源模型（Llama-2, Mistral）同專有模型（GPT-4, Claude-2），並設置咗小樣本學習、微調同課程學習配置。課程學習方法逐步讓模型接觸越嚟越複雜嘅可靠性模式。
3 技術實現
3.1 數學框架
可靠性分類問題被形式化為：$P(R|T) = \frac{P(T|R)P(R)}{P(T)}$，其中$R$代表可靠性標籤，$T$代表文本特徵。特徵提取採用Transformer注意力機制：$Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$
3.2 模型架構
雙編碼器架構分別處理敘事內容同上下文線索，然後再喺融合層合併。模型結合咗多任務學習目標，以共同優化三種不可靠類型。
4 結果與分析
4.1 性能指標
最佳性能達到嘅F1分數為：敘事內分類0.68，敘事間分類0.59，文本間分類0.52。結果顯示咗唔同不可靠類型嘅難度遞增，其中文本間分類由於需要外部知識而被證明最具挑戰性。
4.2 對比分析
喺敘事內任務上，經過微調嘅開源模型表現優於小樣本學習嘅專有模型；而喺需要更廣泛世界知識嘅文本間分類上，專有模型則保持優勢。
5 案例研究框架
場景： 酒店評論分析
文本：「間房絕對完美，不過我諗張床可以再舒服啲，個景觀又唔係完全同我預期一樣。啲員工幾幫到手，我諗係。」
分析： 呢段文字通過含糊其辭（「我諗」、「我諗係」）同矛盾嘅評價，展示咗敘事內不可靠性，即使整體語氣正面，都降低咗敘事者嘅可信度。
6 未來應用
潛在應用包括：用於網絡內容審核嘅自動可信度評估、用於改善寫作嘅教育工具、用於法律證詞分析嘅法證語言學，以及能夠檢測用戶不確定性或欺騙行為嘅增強型對話AI系統。
7 批判分析
核心見解： 呢項研究係一次大膽但根本上有缺陷嘅嘗試，試圖通過計算方法量化文學理論。作者將敘事學同自然語言處理結合嘅雄心值得讚賞，但佢哋嘅方法對複雜心理現象進行咗過度簡化。
邏輯流程： 篇論文遵循傳統嘅機器學習研究結構——問題定義、數據集創建、實驗、結果。然而，從文學理論到計算標籤嘅邏輯跳躍缺乏嚴謹驗證。就好似早期情感分析將複雜情感簡化為正面/負面二元對立一樣，呢項工作有可能創造一個「普羅克魯斯忒斯之床」，將細膩嘅敘事手法強行塞入僵化嘅類別。
優點與缺陷： TUN A數據集係篇論文嘅皇冠明珠——由專家註釋、跨領域且公開可用。呢點解決咗敘事分析資源嘅關鍵空白。然而，分類性能（F1分數0.52-0.68）揭示咗根本性局限。模型尤其喺處理文本間不可靠性時遇到困難，呢點迴響咗CycleGAN論文中所指出嘅挑戰，即領域適應對表面特徵嘅效果好過語義特徵。課程學習方法顯示出潛力，但同CLIP等視覺語言模型中使用嘅漸進式訓練技術相比，感覺未發展成熟。
可行建議： 未來工作應該納入超越文本模式嘅心理語言學特徵——用於口語敘事嘅韻律線索、寫作節奏分析，以及跨文化敘事慣例。該領域應該參考心理理論等認知心理學框架嚟模擬敘事者意圖。最關鍵嘅係，研究人員必須解決倫理影響：如果唔仔細考慮文化同情境因素，自動化可靠性評估可能會變成一個危險工具，用嚟詆毀邊緣化群體嘅聲音。
8 參考文獻
- Booth, W.C. (1961). The Rhetoric of Fiction.
- Nünning, A. (2015). Handbook of Narratology.
- Hansen, P.K. (2007). Reconsidering the Unreliable Narrator.
- Zhu et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks.
- Radford et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision.