論文の概要: Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and
Enlightenment Drama
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13019v1
- Date: Wed, 24 Mar 2021 06:57:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-25 20:01:50.772164
- Title: Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and
Enlightenment Drama
- Title（参考訳）: Topic Modeling Genre: フランスの古典・啓蒙ドラマの探索
- Authors: Christof Sch\"och
- Abstract要約: この貢献は、トピックモデリングという定量的アプローチによるジャンルの主題的側面に焦点を当てている。
トピックモデリングは、大量のテキストコレクションのテーマパターンやトレンドを発見するのに有用であることが証明されています。
この貢献は、フランス演劇の主題的、サブジャンル関連の構造に関する新たな洞察を提供する興味深いトピックパターンが検出できることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The concept of literary genre is a highly complex one: not only are different
genres frequently defined on several, but not necessarily the same levels of
description, but consideration of genres as cognitive, social, or scholarly
constructs with a rich history further complicate the matter. This contribution
focuses on thematic aspects of genre with a quantitative approach, namely Topic
Modeling. Topic Modeling has proven to be useful to discover thematic patterns
and trends in large collections of texts, with a view to class or browse them
on the basis of their dominant themes. It has rarely if ever, however, been
applied to collections of dramatic texts.
In this contribution, Topic Modeling is used to analyze a collection of
French Drama of the Classical Age and the Enlightenment. The general aim of
this contribution is to discover what semantic types of topics are found in
this collection, whether different dramatic subgenres have distinctive dominant
topics and plot-related topic patterns, and inversely, to what extent
clustering methods based on topic scores per play produce groupings of texts
which agree with more conventional genre distinctions. This contribution shows
that interesting topic patterns can be detected which provide new insights into
the thematic, subgenre-related structure of French drama as well as into the
history of French drama of the Classical Age and the Enlightenment.
- Abstract（参考訳）: 文学的ジャンルの概念は極めて複雑なものであり、様々なジャンルでしばしば定義されるだけでなく、必ずしも同じレベルの記述であるとは限らない。
この貢献は、トピックモデリングという定量的アプローチによるジャンルの主題的側面に焦点を当てている。
トピックモデリングは、主要なテーマに基づいてクラスを見たり閲覧したりすることで、テキストの大規模なコレクションでテーマパターンやトレンドを発見するのに有用であることが証明されている。
しかし、劇的なテキストのコレクションに適用されることは稀である。
この貢献では、古典時代と啓蒙期のフランス演劇の集大成を分析するためにトピック・モデリングが用いられる。
この貢献の一般的な目的は、このコレクションにどのような意味的トピックが存在するか、異なるドラマティックサブジャンルが特徴的な支配的なトピックとプロット関連のトピックパターンを持っているか、そして逆に、プレイ毎のトピックスコアに基づくクラスタリング手法が、より伝統的なジャンルの区別に合致したテキストのグループを形成するかを明らかにすることである。
この貢献は、フランス演劇の主題的・サブジャンル的構造と、古典時代・啓蒙期のフランス劇の歴史に新たな洞察を与える興味深い話題パターンが検出できることを示している。
関連論文リスト
- Embedding Style Beyond Topics: Analyzing Dispersion Effects Across Different Language Models [0.0699049312989311]
本研究では, 組込み空間形成における書字スタイルの役割について検討した。
トピックとスタイルを交互に扱う文芸コーパスを用いて、フランス語と英語の言語モデルの感度を比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-01T13:17:16Z) - Multigenre AI-powered Story Composition [0.27309692684728604]
コメディ、ロマンス、悲劇、風刺、ミステリーという5つの基本的なジャンルの存在を論じる。
パターンを構成するには、まずジャンルの特徴と一致する例を検索し、次に例のグループに最も具体的な一般化の形式を適用する。
どちらの段階でも、AIエージェントは道具であり、私たちのPatternTellerプロトタイプはストーリーコンポジションプロセスを操作するために呼び出されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T12:54:41Z) - Panel Transitions for Genre Analysis in Visual Narratives [1.320904960556043]
本稿では,漫画や漫画風のビジュアル・ナラティブに基づくジャンルのマルチモーダル分析を行うための新しいアプローチを提案する。
我々は、主観的ラベルをモデル化する際の既存の計算手法の限界と課題を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T08:05:09Z) - TopicGPT: A Prompt-based Topic Modeling Framework [77.72072691307811]
TopicGPTは,大規模言語モデルを用いてテキストコレクション内の潜在トピックを明らかにするプロンプトベースのフレームワークである。
競合する手法と比較して、人間の分類とよく一致したトピックを生成する。
そのトピックもまた解釈可能であり、自然言語ラベルと関連する自由形式の記述を含むトピックを好んで、曖昧な言葉の袋を除いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T17:57:10Z) - Topic Taxonomy Expansion via Hierarchy-Aware Topic Phrase Generation [58.3921103230647]
TopicExpanというトピック分類拡張のための新しいフレームワークを提案する。
TopicExpanは、新しいトピックに属するトピック関連用語を直接生成する。
2つの実世界のテキストコーパスの実験結果から、TopicExpanは出力の質という点で他のベースライン手法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T22:38:49Z) - HyperMiner: Topic Taxonomy Mining with Hyperbolic Embedding [54.52651110749165]
本稿では,単語や話題を表現するために,メタボリック埋め込みを導入した新しいフレームワークを提案する。
双曲空間のツリー様性により、下層のセマンティック階層はより解釈可能なトピックをマイニングするためによりうまく利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-16T02:54:17Z) - Knowledge-Aware Bayesian Deep Topic Model [50.58975785318575]
本稿では,事前知識を階層型トピックモデリングに組み込むベイズ生成モデルを提案する。
提案モデルでは,事前知識を効率的に統合し,階層的なトピック発見と文書表現の両面を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-20T09:16:05Z) - Textual Stylistic Variation: Choices, Genres and Individuals [0.8057441774248633]
この章では、テキストコレクションのスタイリスティックな変動の統計処理のためのより情報的なターゲットメトリクスを論じている。
本章ではジャンルごとの変奏について論じ、個々の選択による変奏と対比する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-01T16:39:49Z) - TaxoCom: Topic Taxonomy Completion with Hierarchical Discovery of Novel
Topic Clusters [57.59286394188025]
我々はTaxoComというトピック分類の完成のための新しい枠組みを提案する。
TaxoComは、用語と文書の新たなサブトピッククラスタを発見する。
2つの実世界のデータセットに関する包括的実験により、TaxoComは、用語の一貫性とトピックカバレッジの観点から、高品質なトピック分類を生成するだけでなく、高品質なトピック分類を生成することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:07:38Z) - From Theories on Styles to their Transfer in Text: Bridging the Gap with
a Hierarchical Survey [10.822011920177408]
スタイル転送は、既存のテキストを書き換え、望ましいスタイル特性を示すパラフレーズを作成することを目的としている。
少数の調査では、この分野の方法論的な概要が示されているが、研究者が特定のスタイルにフォーカスするのを支援していない。
それらを階層に整理し、それぞれの定義の課題を強調し、現在の研究状況のギャップを指摘します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-29T15:53:06Z) - Lexical semantic change for Ancient Greek and Latin [61.69697586178796]
歴史的文脈における単語の正しい意味の連想は、ダイアクロニック研究の中心的な課題である。
我々は、動的ベイズ混合モデルに基づくセマンティック変化に対する最近の計算的アプローチに基づいて構築する。
本研究では,動的ベイズ混合モデルと最先端埋め込みモデルとのセマンティックな変化を系統的に比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-22T12:04:08Z)
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。