SemEval-2026 Task 4: Narrative Story Similarity and Narrative Representation Learning (Verfügbar bis 1. November 2025)

Der Narrative Similarity Task ist Teil des Shared Tasks SemEval-2026 Task 4: Narrative Story Similarity and Narrative Representation Learning. Ziel ist es, Systeme zu entwickeln, die in der Lage sind, narrativ ähnliche Geschichten zu identifizieren. Dabei geht es nicht um oberflächliche Textähnlichkeit, sondern um das tiefere Verständnis von narrativen Strukturen und Bedeutungen.

Narrative Ähnlichkeit wird durch drei zentrale Komponenten definiert:

1. Abstract Theme: die zugrunde liegenden Ideen, Motive und Themen einer Geschichte.
2. Course of Action: die Abfolge zentraler Ereignisse, Handlungsverläufe und Wendepunkte.
3. Outcomes: die Ergebnisse oder Konsequenzen der Geschichte.

Alle Informationen zum Task: https://narrative-similarity-task.github.io/

Großer Vorteil: Einfache Möglichkeit zur ersten eigenen Publikation.

• Erstellung eines Modells zur Bestimmung narrativer Ähnlichkeit zwischen Geschichten.
• Vergleich verschiedener Ansätze zur Repräsentation von Narrativen (z. B. Sentence Embeddings, Event Chains, LLM-basierte Repräsentationen).
• Evaluation der Modelle anhand der offiziellen SemEval-2026 Narrative Similarity Task Daten.
• Untersuchung, welche Aspekte (Theme, Action, Outcome) am stärksten zur Gesamtähnlichkeit beitragen.

Nach Absprache mit dem Betreuer.

• [ ] Grundlagen in Python
• [ ] Kenntnisse im Bereich Natural Language Processing

Nach Absprache mit Betreuer