Herleitung und Auswertung von Figurennetzwerken in Märchen mit Szeneneinteilung

Abstract

Märchen haben einen klaren Aufbau und erzählen in kompakter Form eine in sich abgeschlossene Geschichte. Funktionale Ansätze wie das Schema von Vladimir Propp zu deren Charakterisierung werden allerdings ihrer Vielfältigkeit nicht gerecht. Wir stellen ein einfacheres Schema vor, bei dem Märchen durch Netzwerke der Figuren mit ihren Eigenschaften und Relationen sowie Aufteilung in Szenen entsprechend Verbesserungen bzw. Verschlechterungen des Zustandes des Protagonisten dargestellt werden. Deren semiautomatische Herleitung umfasst Aufgaben wie Named Entity Recognition, Co-Reference Resolution, Analyse von Dialogen, Erkennung von Eigenschaften wie Figurentyp, Altersklasse, Geschlecht, Sentiment, Herkunft, Magische Fähigkeit, usw. sowie Relationen wie Familienbeziehungen und positive und negative Beziehungen, Verwandlungen usw., die sich in verschiedenen Szenen auch ändern können. Wichtig ist auch die Visualisierung und die Erklärbarkeit durch explizite Textreferenzen für alle Charakterisierungen.