論文の概要: Combining Qualitative and Computational Approaches for Literary Analysis of Finnish Novels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01021v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 06:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:17:50.704393
• Title: Combining Qualitative and Computational Approaches for Literary Analysis of Finnish Novels
• Title（参考訳）: フィンランド小説の文学的分析のための定性的・計算的アプローチの組み合わせ
• Authors: Emily Ohman, Riikka Rossi,
• Abstract要約: フィンランドの文体に適応した感情辞書を用いた感情分析の計算手法を提案し,開発する。 本研究は, 近読分析支援ツールとして, 従来の文献に影響を及ぼす研究の場があることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: What can we learn from the classics of Finnish literature by using computational emotion analysis? This article tries to answer this question by examining how computational methods of sentiment analysis can be used in the study of literary works in conjunction with a qualitative or more 'traditional' approach to literature and affect. We present and develop a simple but robust computational approach of affect analysis that uses a carefully curated emotion lexicon adapted to Finnish turn-of-the-century literary texts combined with word embeddings to map out the semantic emotional spaces of seminal works of Finnish literature. We focus our qualitative analysis on selected case studies: four works by Juhani Aho, Minna Canth, Maria Jotuni, and F. E. Sillanp\"a\"a, but provide emotion arcs for a total of 975 Finnish novels. We argue that a computational analysis of a text's lexicon can be valuable in evaluating the large distribution of the emotional valence in a text and provide guidelines to help other researchers replicate our findings. We show that computational approaches have a place in traditional studies on affect in literature as a support tool for close-reading-based analyses, but also allowing for large-scale comparison between, for example, genres or national canons.
• Abstract（参考訳）: 計算感情分析を用いてフィンランド文学の古典から何が学べるか? 本稿は、文学作品研究における感情分析の計算手法が、文学や影響に対する質的あるいはより「伝統的な」アプローチとどのように併用できるかを検討することで、この問題に答えようとしている。 本研究では,フィンランド文学の文体に適応した感情レキシコンと,フィンランド文学の文体の意味的感情空間を図解する単語埋め込みを組み合わせた,感情分析の単純かつ堅牢な計算手法を提示・開発する。 我々は,ユハニ・アホ(Juhani Aho),ミンナ・カント(Minna Canth),マリア・ジョトゥニ(Maria Jotuni),F.E.シランプ(F.E. Sillanp\"a\"a"a)の4つの作品について定性的な分析を行った。 テキストの語彙の計算分析は、テキスト内の感情的原子価の大規模な分布を評価するのに有用であり、他の研究者が研究結果を再現するのに役立つガイドラインを提供する。 計算手法は, 文献に影響を及ぼす研究において, 近読的分析支援ツールとしての役割を担っているが, ジャンルや全国的カノンの大規模比較も可能であることを示す。

関連論文リスト

• Says Who? Effective Zero-Shot Annotation of Focalization [0.0]
  物語が提示される視点であるフォカライゼーションは、幅広い語彙文法的特徴を通じて符号化される。 本研究では,同時代のLarge Language Models (LLMs) が,文章のアノテート時にいかに機能するかを検証する実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T17:50:15Z)
• Large Language Models Meet Text-Centric Multimodal Sentiment Analysis: A Survey [66.166184609616]
  ChatGPTは、テキスト中心のマルチモーダルタスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する大きな可能性を開く。 既存のLLMがテキスト中心のマルチモーダル感情分析タスクにどのように適応できるかは、まだ不明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T10:36:27Z)
• Understanding Cross-Lingual Alignment -- A Survey [52.572071017877704]
  言語間アライメントは多言語言語モデルにおける言語間の表現の有意義な類似性である。 本研究は,言語間アライメントの向上,手法の分類,分野全体からの洞察の要約といった手法の文献を調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T11:39:53Z)
• Quantitative Discourse Cohesion Analysis of Scientific Scholarly Texts using Multilayer Networks [10.556468838821338]
  本研究の目的は,多層ネットワーク表現を用いた学術文献における談話の凝集度を計算学的に解析することである。 テキストにおける語彙的凝集度を評価するために,セクションレベルおよび文書レベルのメトリクスを設計する。 本稿では、著者に原稿の潜在的な改善のためのポインタを提供するための分析フレームワークCHIAA(CHeck It Again, Author)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T09:10:41Z)
• TFW2V: An Enhanced Document Similarity Method for the Morphologically Rich Finnish Language [0.5801044612920816]
  本研究は,形態学的に豊かな言語であるフィンランド語に対する現在のアプローチの実験に焦点をあてる。 本稿では,長文文書と限られた量のデータの両方を扱う上で,高い効率性を示す簡易な方法TFW2Vを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T12:27:45Z)
• Syllabic Quantity Patterns as Rhythmic Features for Latin Authorship Attribution [74.27826764855911]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T06:25:31Z)
• Semantic Analysis for Automated Evaluation of the Potential Impact of Research Articles [62.997667081978825]
  本稿では,情報理論に基づくテキスト意味のベクトル表現のための新しい手法を提案する。 この情報意味論がLeicester Scientific Corpusに基づいてテキスト分類にどのように使用されるかを示す。 テキストの意味を表現するための情報的アプローチは,研究論文の科学的影響を効果的に予測する方法であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T20:37:13Z)
• Quasi Error-free Text Classification and Authorship Recognition in a large Corpus of English Literature based on a Novel Feature Set [0.0]
  GLECの準誤りのないテキスト分類とオーサシップ認識は,同一の5つのスタイルと5つのコンテンツ特徴を用いた手法で可能であることを示す。 我々のデータは、心理学を読むための文学や実験の、多くの未来の計算および実証的研究の道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T07:39:55Z)
• A computational model implementing subjectivity with the 'Room Theory'. The case of detecting Emotion from Text [68.8204255655161]
  本研究は,テキスト分析における主観性と一般的文脈依存性を考慮した新しい手法を提案する。 単語間の類似度を用いて、ベンチマーク中の要素の相対的関連性を抽出することができる。 この方法は、主観的評価がテキストの相対値や意味を理解するために関係しているすべてのケースに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T21:26:04Z)
• A Deep Neural Framework for Contextual Affect Detection [51.378225388679425]
  感情を持たない短い単純なテキストは、その文脈と共に読むときに強い感情を表現することができる。 文中の単語の相互依存を学習する文脈影響検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T05:03:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。