論文の概要: Computational lexical analysis of Flamenco genres
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05723v1
- Date: Thu, 9 May 2024 12:35:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 13:32:48.030030
- Title: Computational lexical analysis of Flamenco genres
- Title（参考訳）: フラメンコジャンルの計算語彙解析
- Authors: Pablo Rosillo-Rodes, Maxi San Miguel, David Sanchez,
- Abstract要約: フラメンコはユネスコによって無形文化遺産の一部として認められ、スペイン・アンダルシアに根ざした文化的アイデンティティの深い表現である。
自然言語処理と機械学習を併用したフラメンコ歌詞の計算解析を行い,2000以上の歌詞をそれぞれのジャンルに分類し,それを「textitpalos$」と呼ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flamenco, recognized by UNESCO as part of the Intangible Cultural Heritage of Humanity, is a profound expression of cultural identity rooted in Andalusia, Spain. However, there is a lack of quantitative studies that help identify characteristic patterns in this long-lived music tradition. In this work, we present a computational analysis of Flamenco lyrics, employing natural language processing and machine learning to categorize over 2000 lyrics into their respective Flamenco genres, termed as $\textit{palos}$. Using a Multinomial Naive Bayes classifier, we find that lexical variation across styles enables to accurately identify distinct $\textit{palos}$. More importantly, from an automatic method of word usage, we obtain the semantic fields that characterize each style. Further, applying a metric that quantifies the inter-genre distance we perform a network analysis that sheds light on the relationship between Flamenco styles. Remarkably, our results suggest historical connections and $\textit{palo}$ evolutions. Overall, our work illuminates the intricate relationships and cultural significance embedded within Flamenco lyrics, complementing previous qualitative discussions with quantitative analyses and sparking new discussions on the origin and development of traditional music genres.
- Abstract（参考訳）: フラメンコはユネスコによって無形文化遺産の一部として認められ、スペイン・アンダルシアに根ざした文化的アイデンティティの深い表現である。
しかし、この長寿音楽の伝統に特徴的なパターンを特定するための定量的研究が欠如している。
本研究では、自然言語処理と機械学習を利用して、2000以上の歌詞をそれぞれのFlamencoジャンルに分類し、それを$\textit{palos}$と呼ぶフラメンコ歌詞の計算分析を行う。
Multinomial Naive Bayes 分類器を用いて、スタイル間の語彙的変動は $\textit{palos}$ を正確に識別することを可能にする。
さらに重要なことは、単語の自動使用法から、各スタイルを特徴付けるセマンティックフィールドを得ることである。
さらに、空間間距離を定量化する計量を適用し、フラメンコ様式の関係に光を当てるネットワーク解析を行う。
興味深いことに、我々の結果は歴史的つながりと$\textit{palo}$進化を示唆している。
全体として、フラーメンコの歌詞に埋め込まれた複雑な関係と文化的意義を照らし、定量的分析による以前の質的な議論を補完し、伝統的な音楽ジャンルの起源と発展に関する新たな議論を引き起こした。
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