論文の概要: Semantic and sentiment analysis of selected Bhagavad Gita translations using BERT-based language framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03115v1
• Date: Sun, 9 Jan 2022 23:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 00:44:10.592593
• Title: Semantic and sentiment analysis of selected Bhagavad Gita translations using BERT-based language framework
• Title（参考訳）: BERTに基づく言語フレームワークを用いたBhagavad Gita翻訳のセマンティックおよび感情分析
• Authors: Rohitash Chandra, Venkatesh Kulkarni
• Abstract要約: バガヴァド・ギーガ(Bhagavad Gita)は、サンスクリットで書かれた古代ヒンドゥー教の哲学書で、マハーバーラタ戦争の前にクリシュナ卿とアルジュナの会話を描いている。 本稿では,Bhagavad Gitaから選択された翻訳文(主にサンスクリット語から英語)を,意味分析と感情分析を用いて比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4125187280299248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is well known that translations of songs and poems not only breaks rhythm and rhyming patterns, but also results in loss of semantic information. The Bhagavad Gita is an ancient Hindu philosophical text originally written in Sanskrit that features a conversation between Lord Krishna and Arjuna prior to the Mahabharata war. The Bhagavad Gita is also one of the key sacred texts in Hinduism and known as the forefront of the Vedic corpus of Hinduism. In the last two centuries, there has been a lot of interest in Hindu philosophy by western scholars and hence the Bhagavad Gita has been translated in a number of languages. However, there is not much work that validates the quality of the English translations. Recent progress of language models powered by deep learning has enabled not only translations but better understanding of language and texts with semantic and sentiment analysis. Our work is motivated by the recent progress of language models powered by deep learning methods. In this paper, we compare selected translations (mostly from Sanskrit to English) of the Bhagavad Gita using semantic and sentiment analyses. We use hand-labelled sentiment dataset for tuning state-of-art deep learning-based language model known as \textit{bidirectional encoder representations from transformers} (BERT). We use novel sentence embedding models to provide semantic analysis for selected chapters and verses across translations. Finally, we use the aforementioned models for sentiment and semantic analyses and provide visualisation of results. Our results show that although the style and vocabulary in the respective Bhagavad Gita translations vary widely, the sentiment analysis and semantic similarity shows that the message conveyed are mostly similar across the translations.
• Abstract（参考訳）: 歌や詩の翻訳がリズムや韻律のパターンを損なうだけでなく、意味的な情報を失うことも知られている。 バガヴァド・ギタ(bhagavad gita)は、元々サンスクリットで書かれた古代ヒンドゥー教の哲学書で、マハバラータ戦争以前のクリシュナとアルジュナの会話を特徴としている。 Bhagavad Gitaはヒンドゥー教における重要な聖典の1つであり、ヒンドゥー教のヴェーディック・コーパスの最前線として知られている。 この2世紀、西洋の学者はヒンドゥー教哲学に多くの関心を寄せており、したがってバガヴァド・ギタは多くの言語に翻訳されている。 しかし、英語の翻訳の質を評価する研究はあまりない。 ディープラーニングを利用した言語モデルの最近の進歩は、翻訳だけでなく、意味や感情分析による言語やテキストの理解を深めている。 我々の研究は、ディープラーニングによる言語モデルの最近の進歩に動機づけられている。 本稿では,Bhagavad Gitaから選択された翻訳(主にサンスクリット語から英語)を,意味分析と感情分析を用いて比較する。 我々は,textit{bidirectional encoder representations from transformers} (bert)として知られる,最先端のディープラーニングに基づく言語モデルのチューニングに手ラベル付き感情データセットを使用する。 我々は,新しい文埋め込みモデルを用いて,選択された章や句の意味分析を行う。 最後に,上述のモデルを用いて感情分析と意味分析を行い,結果の可視化を行う。 以上の結果から,各Bhagavad Gita翻訳の文体や語彙は様々であるが,感情分析や意味的類似性は,伝達されたメッセージが翻訳全体でほぼ類似していることを示している。

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