ドラマ注釈

ドラマ注釈とは、ドラマのメタデータに注釈を付けるプロセスです。テキスト、ビデオ、オーディオなど、何らかの媒体で表現されたドラマが与えられた場合、メタデータ注釈プロセスは、ドラマを特徴付ける要素を特定し、それらの要素を何らかのメタデータ形式で注釈付けします。例えば、テキスト「ハムレット」の「レアティーズとポローニアスはオフィーリアにハムレットから離れるように警告する」という文では、ドラマの要素、つまり登場人物を指す「レアティーズ」という単語は、あるメタデータセットから「Char」として注釈付けされます。この記事では、マークアップ言語とオントロジーに基づいて科学文献で提案されているメタデータと注釈のセットを用いて、ドラマ注釈プロジェクトについて取り上げます。

ドラマは、ギリシャ悲劇やミュージカルからアクション映画やビデオゲームまで、さまざまなメディアや言語を包含しています。これらの例は、大きな違いがあるにもかかわらず、私たちがドラマとして認識する文化的構築物の特徴を共有しています。ドラマは、時間とともに変化する形式と機能を持つ進化する性質によって特徴付けられるため、無形文化遺産の一形態とみなすことができます。たとえば、ギリシャ悲劇のオイディプスと近代劇の「作者を探す六人の登場人物」の違いを考えてみてください。現代文化におけるドラマの爆発的な普及により、マーティン・エスリンは「ドラマティック メディア」の定義を確立しました。これは、劇場、映画、ビデオゲームなど、生のアクションを演じるキャラクターを表示するメディアです。

演劇の個々の表現は、テキスト、楽譜、ビデオ、オーディオなど、さまざまなメディアで記録されています。しかし、これらの表現の根底にある演劇的内容は、特定のメディアに依存しません。たとえば、ハムレットの戯曲のアーデン版^{[ 1 ]}とローレンス・オリヴィエの映画『ハムレット』は、メディアの媒体の違いにもかかわらず、同じ演劇的内容を共有する演劇遺産の2つの例です。演劇的内容を伝えるメディアの内容に注釈を付けるには、形式言語で表現された注釈スキーマを使用する必要があります。これにより、注釈を比較可能になり、場合によっては機械可読になります。

メディアにコンテンツメタデータを付加する最初の試みはテキスト文書に関するもので、 XMLなどのマークアップ言語を使用して行われ、文書テキストにコンテンツタグを埋め込むことができました。セマンティックWebプロジェクトの登場により^{[ 2 ]} 、記述ツールはセマンティックWebプロジェクトが提供する言語とリソースのおかげで、オントロジーの使用へと進化しました。特に、セマンティック注釈は、あらゆる種類のWebコンテンツを記述するために特別に設計されたリソース記述フレームワーク言語の使用に依存しています。

演劇のセマンティックアノテーションとは、演劇に関する知識を機械可読形式で表現し、異なるメディアや言語間で演劇コンテンツを首尾一貫してアノテーションするタスクを支援すると同時に、信号やテキストエンコーディングの技術的な詳細を抽象化するものです。メディアやジャンルを超えた演劇コンテンツのアノテーションは、演劇の本質とその表現形態を保存、比較、研究するための手段となります。さらに、演劇に関するコンテンツメタデータの入手可能性は、演劇生成の自動化から、このタスクにおける人間の創造性の支援まで、幅広い生成タスクの前提条件となります。

ストーリー注釈とは、物語の内容に注釈を付けることです。ほとんどの場合、この取り組みは、注釈付き物語のコーパス、つまりストーリーコーパスを構築することを目的として行われ、最終的には物語における物語の言語表現とその内容との関係を研究することになります。過去10年間、特に物語と登場人物の記述を目的とした研究イニシアチブが数多くありました。例えば、自然言語テキストにおける物語内容の表現を特に目的とした、物語知識表現言語（NKRL）^{[ 3 ]}やDramaBankプロジェクト^{[ 4 ]}などが挙げられます。

物語テキストの注釈は、2つの主要な研究の流れによって促進され、影響を受けてきました。一方では、AIにおける知識表現の伝統が、スクリプト^{[ 5 ]} [Schank 1975]からフレームまで、物語の内容を記述するための概念ツールを提供してきました。^{[ 6 ]} この研究の流れの言語的対応物として、語彙意味レベル（FrameNet ^{[ 7 ]}など）と構文と意味のインターフェース（ PropBankなど、テキストによる物語の表現と物語の内容自体とのつながりを表現するツールを提供する）に位置するリソースが生まれています。たとえば、Story Workbench ツール [ 8 ] は、これらのリソースを使用して物語の多層注釈を行う階層型注釈スキームを包含しています。一方、物語の注釈は、過去 30 年間に確立された [ 9 ] 文書^の内容を機械可読形式で表現するという傾向の恩恵を受けています。テキストをデジタル形式でエンコードし、その構造に^{注釈を付ける}Text Encoding Initiative (TEI)などのマークアップ言語の登場により、マークアップの使用はすぐにテキスト注釈プロジェクトの標準となりました。

特に、Narrative Knowledge Representation Language (NKRL) ^{[ 10 ]}のようなプロジェクトは、テキストの物語コンテンツの表現にマークアップ言語の使用を活用し、フレームの使用をメディアのインデックス作成と検索という新たなシナリオに刷新しました。最近では、言語処理と生成の自動化のためのリソースを構築するより一般的な取り組みの一環として、Elson は、注釈付き物語テキストのコーパスを作成することを目標に、テキスト文書の物語コンテンツを記述するためのテンプレートベースの言語を提案しました。これは DramaBank プロジェクトと呼ばれています。^{[ 11 ]}近年、物語テキストの注釈は、談話レベルで書かれた物語と口頭の物語の規則性を把握することを目的とした最小限のスキーマへと進化しました。^{[ 12 ]}しかし、物語理論に根ざしたこれらの取り組みは、特定の媒体、つまりテキストを通して物語を実現することに焦点を当てる傾向があり、各媒体の表現特性の背後にある劇的な物語の普遍的な要素を置き去りにしています。

メディアのインデックス作成と検索を主な目的として、Web 全体で利用可能な共有セマンティクスに従ってメディアのコンテンツを表現することをサポートするオントロジーと語彙が登場しました。特に、VERL (ビデオ イベント表現言語^{[ 13 ]}および LODE (イベントのリンクオープン記述) ^{[ 14 ]}などのセマンティック リソース は、ストーリー内の出来事の記述に適用できるイベントの構造化された記述を提供します。リンクト データのパラダイムでは、これらのリソースはメディア分野のコンテンツ ベース アプリケーションのインフラストラクチャになります。たとえば、EventMedia プロジェクト^{[ 15 ]}では、さまざまな語彙が自動メソッドと整合され、イベントを表すメディアの図解カタログが作成されています。

メディアに依存しないストーリーモデルは、OntoMedia オントロジーによって提供され、さまざまなプロジェクト (Contextus プロジェクト^{[ 16 ]}で 、書かれた文学からコミックやテレビのフィクションまで、さまざまなメディアオブジェクトのナラティブ コンテンツに注釈を付ける) で活用されています。このプロジェクトは、ドラマの説明に関連するキャラクターの概念などのいくつかの概念を包含していますが、主にイベントの表現とメディアでの露出順序に焦点を当てて、メディア間比較を行うため、ドラマの中核概念を表現する能力が欠けています。文化遺産普及の分野では、ストーリーのオントロジーである StorySpace オントロジー^{[ 17 ]}が、美術館の学芸員がストーリーを通じて作品のコンテンツをリンクすることを支援し、最終的にはユーザーに合わせたコンテンツ検索の生成を可能にすることを目標としています。^{[ 18 ]}

物語を記述するための論理表現の使用に取り組む研究の流れがあり、物語構造の公理化を活用する生成システムを作成することを目標としている。^{[ 19 ]また、文学構造主義[ 20 ]}から脚本作成の実践^{[ 21 ]}まで、特定の物語理論のための表現ツールを作成する学者もいる。

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