論文の概要: Using Full-Text Content to Characterize and Identify Best Seller Books

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02334v2
• Date: Thu, 11 May 2023 12:37:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 18:47:55.312500
• Title: Using Full-Text Content to Characterize and Identify Best Seller Books
• Title（参考訳）: 全文コンテンツを用いたベストセラー書籍の識別と識別
• Authors: Giovana D. da Silva, Filipi N. Silva, Henrique F. de Arruda, B\'arbara C. e Souza, Luciano da F. Costa and Diego R. Amancio
• Abstract要約: 文学作品の観点から、本がベストセラーになるかどうかを予測するという課題を考察する。 従来のアプローチとは違って,書籍の全内容に焦点を合わせ,可視化と分類作業を検討した。 以上の結果から,本文の全内容のみを用いて,精度の高い書籍の成功を予測することは不可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6442904501384817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artistic pieces can be studied from several perspectives, one example being their reception among readers over time. In the present work, we approach this interesting topic from the standpoint of literary works, particularly assessing the task of predicting whether a book will become a best seller. Dissimilarly from previous approaches, we focused on the full content of books and considered visualization and classification tasks. We employed visualization for the preliminary exploration of the data structure and properties, involving SemAxis and linear discriminant analyses. Then, to obtain quantitative and more objective results, we employed various classifiers. Such approaches were used along with a dataset containing (i) books published from 1895 to 1924 and consecrated as best sellers by the Publishers Weekly Bestseller Lists and (ii) literary works published in the same period but not being mentioned in that list. Our comparison of methods revealed that the best-achieved result - combining a bag-of-words representation with a logistic regression classifier - led to an average accuracy of 0.75 both for the leave-one-out and 10-fold cross-validations. Such an outcome suggests that it is unfeasible to predict the success of books with high accuracy using only the full content of the texts. Nevertheless, our findings provide insights into the factors leading to the relative success of a literary work.
• Abstract（参考訳）: 芸術的な作品について、いくつかの視点から研究することができる。 本論文では,本書がベストセラーになるかどうかを予測するタスクを特に評価し,文学作品の観点からこの興味深い話題にアプローチする。 従来のアプローチと異なり,本の全文に着目し,可視化と分類の課題を検討した。 我々はSemAxisと線形判別分析を含むデータ構造と特性の予備的な探索に可視化を用いた。 そして, 定量的かつ客観的な結果を得るために, 様々な分類器を用いた。 このようなアプローチはデータセットとともに使用されました (i)1895年(明治28年)から1924年(大正13年)に刊行され、出版社週刊ベストセラーリストからベストセラーに選定された書籍 (二)同時期に刊行されたものの、そのリストには記載されていない文学作品。 提案手法との比較により,単語のバッグ・オブ・ワード表現とロジスティック回帰分類を組み合わした最良の結果が平均精度0.75に向上したことが明らかとなった。 このような結果から,テキストの全文のみを用いて,精度の高い書籍の成功を予測することは不可能であることが示唆された。 しかし,本研究では,文学作品の相対的成功につながる要因について考察した。

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