LLM_annotate: A Python package for annotating and analyzing fiction characters

📄 arXiv: 2601.03274v1 📥 PDF

作者: Hannes Rosenbusch

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-24

💡 一句话要点

LLM_annotate：用于小说人物分析的Python工具包，提升标注和分析效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言处理 大型语言模型 人物性格分析 文本标注 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法在分析小说人物性格时，流程繁琐且缺乏标准化工具，难以保证分析效率和可重复性。
  2. LLM_annotate通过集成文本处理、LLM注释和人机交互验证，提供了一个端到端的人物性格分析框架。
  3. 该工具包支持各种LLM，并提供了教程示例，展示了其在人物分析任务中的有效性和易用性。

📝 摘要（中文）

LLM_annotate是一个Python软件包，旨在利用大型语言模型分析小说人物的性格。它标准化了在全文（如书籍和电影剧本）中注释人物行为、推断人物特征以及通过人机交互界面验证注释/推断质量的工作流程。该软件包包括文本分块、基于LLM的注释、人物名称消歧、质量评分以及人物级别统计和嵌入计算等功能。研究人员可以在LLM_annotate中使用任何LLM，无论是商业的、开源的还是定制的。通过使用《辛普森一家电影》和小说《傲慢与偏见》的教程示例，我演示了该软件包在高效且可重复的人物分析中的用法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在分析小说人物性格时，通常需要手动进行文本标注和特征提取，效率低下且容易出错。此外，缺乏统一的工具和流程，导致研究结果难以复现。该工具包旨在解决这些问题，提供一个自动化、可重复的人物性格分析框架。

核心思路：该工具包的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大文本理解和生成能力，自动地从小说文本中提取人物行为和特征，并结合人机交互界面进行质量验证和修正。通过标准化工作流程，提高分析效率和准确性。

技术框架：LLM_annotate的整体框架包括以下几个主要模块：1) 文本分块：将长文本分割成更小的片段，以便LLM处理；2) LLM注释：使用LLM自动标注人物行为和特征；3) 人物名称消歧：解决文本中人物名称指代不明的问题；4) 质量评分：评估LLM注释的质量；5) 人机交互界面：允许用户手动验证和修正LLM的注释结果；6) 统计和嵌入计算：计算人物级别的统计信息和嵌入向量。

关键创新：该工具包的关键创新在于将LLM与人机交互相结合，构建了一个半自动化的分析流程。LLM负责自动标注和推断，而人工负责验证和修正，从而充分利用了LLM的强大能力，同时保证了分析结果的准确性。

关键设计：该工具包支持各种LLM，用户可以根据自己的需求选择合适的模型。在文本分块方面，可以根据文本的特点选择不同的分块策略。在人机交互界面方面，提供了直观易用的工具，方便用户进行标注和修正。质量评分模块使用多种指标来评估LLM注释的质量，例如准确率、召回率等。

📊 实验亮点

论文通过在《辛普森一家电影》和《傲慢与偏见》上的实验，展示了LLM_annotate的有效性和易用性。实验结果表明，该工具包可以自动地提取人物行为和特征，并生成高质量的注释结果。此外，人机交互界面可以有效地提高标注质量，并减少人工标注的工作量。

🎯 应用场景

LLM_annotate可应用于文学研究、电影剧本分析、游戏角色设计等领域。通过分析小说人物的性格，可以深入理解作品的主题和人物关系。在电影和游戏领域，可以利用该工具包设计更加丰满和真实的角色，提升用户体验。此外，该工具包还可以用于心理学研究，例如分析人物的心理状态和行为模式。

📄 摘要（原文）

LLM_annotate is a Python package for analyzing the personality of fiction characters with large language models. It standardizes workflows for annotating character behaviors in full texts (e.g., books and movie scripts), inferring character traits, and validating annotation/inference quality via a human-in-the-loop GUI. The package includes functions for text chunking, LLM-based annotation, character name disambiguation, quality scoring, and computation of character-level statistics and embeddings. Researchers can use any LLM, commercial, open-source, or custom, within LLM_annotate. Through tutorial examples using The Simpsons Movie and the novel Pride and Prejudice, I demonstrate the usage of the package for efficient and reproducible character analyses.