PhD Thesis - a summary

Cognitive Modeling of Narrative Relevance: towards the Evaluation and the Generation of Stories

Humans devote a considerable amount of time to producing narratives. Whatever a story is used for (whether to entertain or to teach), a story must be relevant. Relevant stories must be believable and interesting. The field of computational generation of narratives has explored many ways of generating narratives, especially well-formed and understandable ones. The question of what makes a story interesting has however been largely ignored or barely addressed, considering only some specific aspects of narrative interest. No general theoretical framework that would serve as guidance for the generation of interesting and believable narratives has been provided. The aim of this thesis is to introduce a cognitive model of situational interest and use it to offer formal criteria to decide to what extent a story is relevant. Such criteria could guide the development of a cognitively plausible model of story generation.

Cognitive complexity is a notion derived from Kolmogorov complexity. Simplicity Theory defines unexpectedness (of a situation) as a complexity drop. We assume that the subjective evaluation of the occurrence of any situation relies on actual computations of unexpectedness.

Individuals gather information from various external or internal sources to evaluate situations. A cognitive conflict is a situation in which a same proposition is given two opposite evaluations. In stories, the introduction of narrative conflicts is a source of interestingness and drives characters to act. We show that narrative conflicts result from the characters' internal cognitive conflicts.

Many notions related to narrative interest can be redefined using the framework of Simplicity Theory. We present a cognitive model of surprise and of the a posteriori attitude of an individual facing the occurrence an unexpected event. Unexpected situations create cognitive conflicts. While trying to solve these conflicts, individuals make attempts to explain what happened. They may also calculate plans of action to avoid the occurrence of an undesired state of affair or favor the occurrence of a desired one.

Relevant stories must remain coherent. The characters' behaviour must be regarded as intentional by the audience. We assume that the a posteriori evaluation of a character's intentions relies on computations of cognitive complexity. This serves as a basis for defining criteria of characters' believability in the context of a narrative.

The models introduced in this thesis can be used to evaluate and generate stories. We show how our model of surprise and the evaluation of a character's intentions may serve as guidance for the development of a story generation system.

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Thèse - Résumé des travaux

Modélisation cognitive de la pertinence narrative en vue de l'évaluation et la génération de récits

Une part importante de l'activité de communication humaine est dédiée au récit d'événements (fictifs ou non). Ces récits doivent être cohérents et intéressants pour être pertinents. Dans le domaine de la génération automatique de récits, la question de l'intérêt a souvent été négligée, ou traitée via l'utilisation de méthodes ad hoc, au profit de la cohérence des structures narratives produites. Nous proposons d'aborder le processus de création des récits sous l'angle de la modélisation quantitative de critères de pertinence narrative via l'application d'un modèle cognitif de l'intérêt événementiel. Nous montrerons que cet effort de modélisation peut servir de guide pour concevoir un modèle cognitivement plausible de génération de narrations.

La théorie de la Simplicité est un modèle cognitif de l'évaluation des probabilités subjectives d'occurrence de situations dans un cadre fictif ou non. Cette évaluation repose sur le calcul de l'inattendu d'une situation, défini comme écart de complexité cognitive, notion dérivée de la complexité de Kolmogorov.

Ces évaluations subjectives d'états du monde proviennent de sources diverses et peuvent conduire à des conflits d'ordre cognitif internes à un individu, lorsqu'un même état reçoit deux évaluations opposées. Dans le cadre narratif, nous montrons que les conflits cognitifs internes aux personnages sont sources de conflits narratifs, eux-mêmes sources d'intérêt et d'action des personnages.

Le cadre d'étude introduit par la théorie de la Simplicité et la notion de conflit cognitif nous amène à redéfinir les modalités classiques de l'intérêt narratif. En particulier, nous proposons un modèle cognitif de la surprise et de l'attitude d'un individu (fictif ou non) confronté à un événement inattendu. En tentant de résoudre le conflit créé par la situation inattendue, l’individu peut tenter de l'expliquer. Lorsque ses désirs et préférences sont en jeu, il va aussi tenter de planifier une action pour favoriser l'occurrence de l'état désiré ou éloigner la perspective de l'état non-désiré.

Pour que le récit reste vraisemblable, les actions planifiées par les personnages doivent, a minima, paraître intentionnelles pour l'audience. Nous montrons que les calculs de complexité cognitive peuvent servir à évaluer a posteriori le caractère intentionnel ou non des actions d'un personnage. Cela nous amène à définir des critères de crédibilité des personnages dans un cadre narratif.

Les modèles introduits dans cette thèse peuvent servir à analyser les récits, mais aussi à les générer. Nous montrons comment notre modèle de la surprise et des évaluations des intentions peut en principe servir de guide pour la conception d'un générateur de séquences narratives.

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