論文の概要: Analyzing Folktales of Different Regions Using Topic Modeling and Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04221v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 02:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 03:43:50.270512
• Title: Analyzing Folktales of Different Regions Using Topic Modeling and Clustering
• Title（参考訳）: トピックモデリングとクラスタリングによる異なる地域の民俗分析
• Authors: Jacob Werzinsky, Zhiyan Zhong, Xuedan Zou
• Abstract要約: 本稿では,トピックモデリングとクラスタリングという2つの主要な自然言語処理技術を用いて,民俗学のパターンを見つける。 民俗学の共通する傾向として,家族,食生活,伝統的なジェンダーの役割,神話的人物,動物などがあげられる。 我々の結果は、世界中の文化における特定の要素の出現を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2559617939136505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper employs two major natural language processing techniques, topic modeling and clustering, to find patterns in folktales and reveal cultural relationships between regions. In particular, we used Latent Dirichlet Allocation and BERTopic to extract the recurring elements as well as K-means clustering to group folktales. Our paper tries to answer the question what are the similarities and differences between folktales, and what do they say about culture. Here we show that the common trends between folktales are family, food, traditional gender roles, mythological figures, and animals. Also, folktales topics differ based on geographical location with folktales found in different regions having different animals and environment. We were not surprised to find that religious figures and animals are some of the common topics in all cultures. However, we were surprised that European and Asian folktales were often paired together. Our results demonstrate the prevalence of certain elements in cultures across the world. We anticipate our work to be a resource to future research of folktales and an example of using natural language processing to analyze documents in specific domains. Furthermore, since we only analyzed the documents based on their topics, more work could be done in analyzing the structure, sentiment, and the characters of these folktales.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トピックモデリングとクラスタリングという2つの主要な自然言語処理技術を用いて,民俗学のパターンを見つけ,地域間の文化的関係を明らかにする。 特に, 潜在ディリクレ割当とベルトピートを用いて再帰的要素とk平均クラスタリングを群民話に抽出した。 本論文は,民俗学の類似点と相違点,文化について何を言っているのか,という疑問に答えようとしている。 ここでは、民俗学の共通する傾向として、家族、食物、伝統的なジェンダーの役割、神話的人物、動物などがあげられる。 また、民俗学の話題は地理的な場所によって異なるが、動物や環境の異なる地域でも見られる。 宗教的な人物や動物が、すべての文化において共通のトピックであるということに驚きませんでした。 しかし、ヨーロッパとアジアの民話がしばしば合わさったことに驚きました。 我々の結果は、世界中の文化における特定の要素の出現を示している。 我々は,今後の民俗研究の資源として,自然言語処理を用いて特定の領域の文書を分析する事例として,我々の研究が期待する。 さらに,これらの資料は,その話題に基づいてのみ分析されるため,これらの伝承の構造,感情,性格を解析する上で,さらに多くの作業を行うことができた。

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