論文の概要: Tecnologica cosa: Modeling Storyteller Personalities in Boccaccio's Decameron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10506v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 03:42:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 21:05:24.527779
• Title: Tecnologica cosa: Modeling Storyteller Personalities in Boccaccio's Decameron
• Title（参考訳）: tecnologica cosa:boccaccioのdecameronにおけるストーリーテラーのパーソナリティのモデル化
• Authors: A. Feder Cooper, Maria Antoniak, Christopher De Sa, Marilyn Migiel and David Mimno
• Abstract要約: テキスト内の異なるストーリーテラーは、異なる個性を示すか? 教師付き分類手法を用いてストーリーテラーが語るストーリーに基づいてストーリーテラーを予測し、課題の難しさを確認するとともに、トピックモデリングがテーマ型ストーリーテラーの「注目」を抽出できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.234630356729227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore Boccaccio's Decameron to see how digital humanities tools can be used for tasks that have limited data in a language no longer in contemporary use: medieval Italian. We focus our analysis on the question: Do the different storytellers in the text exhibit distinct personalities? To answer this question, we curate and release a dataset based on the authoritative edition of the text. We use supervised classification methods to predict storytellers based on the stories they tell, confirming the difficulty of the task, and demonstrate that topic modeling can extract thematic storyteller "profiles."
• Abstract（参考訳）: 我々は、boccaccioのdecameronを探求し、デジタルヒューマニティクスツールが、現在使われていない言語で限られたデータを持つタスク、すなわち中世イタリア語にどのように使えるかを調べます。 テキスト内の異なるストーリーテラーは、異なる個性を示すか? この質問に答えるために、テキストの権威版に基づいてデータセットをキュレートし、リリースする。 我々は教師付き分類法を用いてストーリーテラーを予測し,タスクの難易度を確認し,トピック・モデリングがテーマ・ストーリーテラーの「プロファイル」を抽出できることを実証する。

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