論文の概要: Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14203v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 06:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-29 02:12:34.604327
• Title: Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship Attribution
• Title（参考訳）: ラテン文字作者属性のリズム特徴としての音節量パターン
• Authors: Silvia Corbara, Alejandro Moreo, Fabrizio Sebastiani
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.27826764855911
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is well known that, within the Latin production of written text, peculiar metric schemes were followed not only in poetic compositions, but also in many prose works. Such metric patterns were based on so-called syllabic quantity, i.e., on the length of the involved syllables, and there is substantial evidence suggesting that certain authors had a preference for certain metric patterns over others. In this research we investigate the possibility to employ syllabic quantity as a base for deriving rhythmic features for the task of computational authorship attribution of Latin prose texts. We test the impact of these features on the authorship attribution task when combined with other topic-agnostic features. Our experiments, carried out on three different datasets, using two different machine learning methods, show that rhythmic features based on syllabic quantity are beneficial in discriminating among Latin prose authors.
• Abstract（参考訳）: ラテン語の文章の制作において、独特のメートル法が詩作だけでなく、多くの散文作品にも取り入れられたことはよく知られている。 そのような計量パターンは、いわゆる音節量、すなわち、関係する音節の長さに基づいており、ある著者が他の著者よりも特定の計量パターンを好むことを示す実質的な証拠がある。 本研究では,ラテン文字テキストの計算的オーサシップ帰属作業におけるリズミカル特徴の導出基盤として,音節量を用いる可能性を検討する。 これらの特徴が他のトピックに依存しない特徴と組み合わせて著者帰属タスクに与える影響を検証した。 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。

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