Fugu-MT 論文翻訳(概要): Metrical Tagging in the Wild: Building and Annotating Poetry Corpora with Rhythmic Features

論文の概要: Metrical Tagging in the Wild: Building and Annotating Poetry Corpora with Rhythmic Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08858v1
Date: Wed, 17 Feb 2021 16:38:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-18 14:38:05.064562
Title: Metrical Tagging in the Wild: Building and Annotating Poetry Corpora with Rhythmic Features
Title（参考訳）: 野生のメトリクスタグ:リズムの特徴を持つ詩のコーポラの構築と注釈付け
Authors: Thomas Haider
Abstract要約: 英語とドイツ語に大規模な詩コーパスを提供し,コーパス駆動ニューラルモデルを訓練するためのコーパスを小型化した韻律的特徴をアノテートする。音節埋め込みを用いた BiLSTM-CRF モデルは, CRF ベースラインと異なるBERT ベースアプローチよりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A prerequisite for the computational study of literature is the availability of properly digitized texts, ideally with reliable meta-data and ground-truth annotation. Poetry corpora do exist for a number of languages, but larger collections lack consistency and are encoded in various standards, while annotated corpora are typically constrained to a particular genre and/or were designed for the analysis of certain linguistic features (like rhyme). In this work, we provide large poetry corpora for English and German, and annotate prosodic features in smaller corpora to train corpus driven neural models that enable robust large scale analysis. We show that BiLSTM-CRF models with syllable embeddings outperform a CRF baseline and different BERT-based approaches. In a multi-task setup, particular beneficial task relations illustrate the inter-dependence of poetic features. A model learns foot boundaries better when jointly predicting syllable stress, aesthetic emotions and verse measures benefit from each other, and we find that caesuras are quite dependent on syntax and also integral to shaping the overall measure of the line.
Abstract（参考訳）: 文学の計算研究の前提条件は、適切にデジタル化されたテキストが利用可能であることであり、理想的には信頼できるメタデータと地上真理のアノテーションがある。詩のコーポラはいくつかの言語で存在するが、より大きなコレクションは一貫性がなく、様々な標準で符号化されているが、注釈付きコーポラは通常特定のジャンルに制限され、または特定の言語的特徴(韻律など)の分析のために設計されている。本研究では,英語とドイツ語の大規模な詩コーパスを提供し,より小さなコーパスに韻律的特徴を付加し,ロバストな大規模解析を可能にするコーパス駆動ニューラルモデルを訓練する。音節埋め込みを用いた BiLSTM-CRF モデルは, CRF ベースラインと異なるBERT ベースアプローチよりも優れていることを示す。マルチタスクのセットアップでは、特定の有益なタスク関係は詩的特徴の相互依存を示す。モデルでは, 音節のストレス, 美的感情, 韻律的尺度が相互に有益であることを共同で予測すると, 足の境界がより良く学習される。

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