論文の概要: Mapping Topic Evolution Across Poetic Traditions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15732v2
- Date: Fri, 28 Aug 2020 12:19:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 01:56:15.900007
- Title: Mapping Topic Evolution Across Poetic Traditions
- Title(参考訳): 詩的伝統にまたがる話題進化のマッピング
- Authors: Petr Plechac, Thomas N. Haider
- Abstract要約: 我々は、ドイツ語(52k詩)、英語(85k詩)、ロシア語(18k詩)、チェコ語(80k詩)の4つの言語の詩のコーパスにラテント・ディリクレ・アロケーション(LDA)を適用する。
我々は、有能なトピックと時間的傾向(1600-1925 A.D.)を一致・解釈し、いくつかの特定のトピックを持つ詩的伝統の類似点と相違点を示し、時間をかけてそれらの軌跡を用いて、特定の文学的エポックを識別する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.76146285961466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Poetic traditions across languages evolved differently, but we find that
certain semantic topics occur in several of them, albeit sometimes with
temporal delay, or with diverging trajectories over time. We apply Latent
Dirichlet Allocation (LDA) to poetry corpora of four languages, i.e. German
(52k poems), English (85k poems), Russian (18k poems), and Czech (80k poems).
We align and interpret salient topics, their trend over time (1600--1925 A.D.),
showing similarities and disparities across poetic traditions with a few select
topics, and use their trajectories over time to pinpoint specific literary
epochs.
- Abstract(参考訳): 言語間の詩的伝統は異なる進化を遂げたが、ある意味的トピックはいくつかの言語で発生し、時には時間的遅延を伴うか、時間の経過とともに変化していく。
我々は4つの言語、すなわちドイツ語(52k詩)、英語(85k詩)、ロシア語(18k詩)、チェコ語(80k詩)の詩コーパスに潜在ディリクレ割当(lda)を適用する。
我々は、敬語的話題とその傾向(1600-1925年)を整理・解釈し、詩的伝統といくつかの選択された話題の類似点と相違点を示し、その軌跡を時間とともに使い、特定の文学的時代を識別する。
関連論文リスト
- Does ChatGPT Have a Poetic Style? [0.6827423171182154]
我々は、GPT-3.5とGPT-4モデルに、24種類の詩形式とスタイルで英語詩を生成するよう促す。
得られた5.7k詩を分析し、これらを詩財団とアメリカ詩人アカデミーの3.7k詩のサンプルと比較する。
GPTモデル、特にGPT-4は、共通言語と非共通言語の両方で詩を作成できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-20T06:01:34Z) - Metronome: tracing variation in poetic meters via local sequence alignment [0.18749305679160366]
本稿では,局所配列アライメントを用いて詩の構造的類似性を検出する教師なし手法を提案する。
この方法は詩のテキストを4文字のアルファベットを使って韻律的な特徴の文字列として符号化することに依存している。
これらの列は、重み付きシンボル(ミス)マッチングに基づいて距離測度を導出するように整列される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T11:37:45Z) - PoeLM: A Meter- and Rhyme-Controllable Language Model for Unsupervised
Poetry Generation [42.12348554537587]
形式詩は詩の韻律や韻律に厳格な制約を課している。
この種の詩を創作する以前の作品のほとんどは、既存の詩を監督に用いている。
本稿では,任意の韻律や韻律に従って詩を生成するための教師なしアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-24T17:09:55Z) - Exploratory Data Analysis of Urdu Poetry [0.0]
本研究は、他の形態よりも人気を博し、賞賛されるウルドゥ・ガザルの主な特徴を探求する。
愛、自然、鳥、花などを表現する言葉の種類については、詳しく説明されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T20:06:11Z) - Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship
Attribution [74.27826764855911]
我々は、ラテン散文の計算的オーサシップ属性のタスクにおいて、リズミカルな特徴を導出する基盤として、音節量を用いる。
2つの異なる機械学習手法を用いて3つの異なるデータセットを用いて実験を行い、音節量に基づくリズム特徴がラテン散文の著者の識別に有用であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T06:25:31Z) - Semantics of European poetry is shaped by conservative forces: The
relationship between poetic meter and meaning in accentual-syllabic verse [0.0]
我々は1819世紀のヨーロッパ文学において、詩のメーターと意味論の永続的な関連性を示す最初の大規模な公式な証拠を提供する。
本研究は,15万詩の抽象的意味的特徴を用いた一連のクラスタリング実験を通して,この関係を追究するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-15T08:20:01Z) - Don't Go Far Off: An Empirical Study on Neural Poetry Translation [13.194404923699782]
いくつかの側面から詩の翻訳を実証的に検討する。
複数言語対の詩翻訳の並列データセットをコントリビュートする。
その結果,詩文の多言語微調整は,35倍の大きさの非詩文の多言語微調整よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T10:00:44Z) - Lingxi: A Diversity-aware Chinese Modern Poetry Generation System [43.36560720793425]
リンギキ(Lingxi)は、中国における多様性を意識した現代詩生成システムである。
ランダム化ヘッド(NS-RH)アルゴリズムを用いた核サンプリングを提案する。
フィルタされた語彙の大部分がランダム化されている場合でも、実際に流動的な詩を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-27T03:33:28Z) - CCPM: A Chinese Classical Poetry Matching Dataset [50.90794811956129]
本稿では,詩のマッチングによるモデルの意味的理解を評価するための新しい課題を提案する。
この課題は、現代漢訳の漢詩では、4人の候補者の中から1行の漢詩を選ばなければならない。
このデータセットを構築するために、まず中国古典詩と現代中国語の翻訳の並列データを得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-03T16:49:03Z) - Generating Major Types of Chinese Classical Poetry in a Uniformed
Framework [88.57587722069239]
GPT-2に基づく漢詩の主要なタイプを生成するフレームワークを提案する。
予備的な結果は、この強化されたモデルが、形も内容も質の高い大型漢詩を生成できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T14:16:25Z) - MixPoet: Diverse Poetry Generation via Learning Controllable Mixed
Latent Space [79.70053419040902]
多様な要素を吸収し,多様なスタイルを創出し,多様性を促進する新しいモデルであるMixPoetを提案する。
半教師付き変分オートエンコーダに基づいて、我々のモデルは潜在空間をいくつかの部分空間に切り離し、それぞれが敵の訓練によって1つの影響因子に条件付けされる。
中国詩の実験結果は、MixPoetが3つの最先端モデルに対して多様性と品質の両方を改善していることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T03:31:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。