論文の概要: AcrosticSleuth: Probabilistic Identification and Ranking of Acrostics in Multilingual Corpora
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04427v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 12:53:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 15:38:36.149107
- Title: AcrosticSleuth: Probabilistic Identification and Ranking of Acrostics in Multilingual Corpora
- Title（参考訳）: アクロスティックス:多言語コーパスにおけるアクロスティックの確率的同定とランク付け
- Authors: Aleksandr Fedchin, Isabel Cooperman, Pramit Chaudhuri, Joseph P. Dexter,
- Abstract要約: アクロスティックスルース(AcrosticSleuth)は、アクロスティックを自動的に識別し、文字列が偶然に発生しない確率でランク付けするツールである。
クラス不均衡にもかかわらず、AcrosticSleuthはWikiSourceのフランス語、英語、ロシア語のF1スコア0.39、0.59、0.66を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.90764683128392
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For centuries, writers have hidden messages in their texts as acrostics, where initial letters of consecutive lines or paragraphs form meaningful words or phrases. Scholars searching for acrostics manually can only focus on a few authors at a time and often favor qualitative arguments in discussing intentionally. We aim to put the study of acrostics on firmer statistical footing by presenting AcrosticSleuth, a first-of-its-kind tool that automatically identifies acrostics and ranks them by the probability that the sequence of characters does not occur by chance (and therefore may have been inserted intentionally). Acrostics are rare, so we formalize the problem as a binary classification task in the presence of extreme class imbalance. To evaluate AcrosticSleuth, we present the Acrostic Identification Dataset (AcrostID), a collection of acrostics from the WikiSource online database. Despite the class imbalance, AcrosticSleuth achieves F1 scores of 0.39, 0.59, and 0.66 on French, English, and Russian subdomains of WikiSource, respectively. We further demonstrate that AcrosticSleuth can identify previously unknown high-profile instances of wordplay, such as the acrostic spelling ARSPOETICA (``art of poetry") by Italian Humanist Albertino Mussato and English philosopher Thomas Hobbes' signature in the opening paragraphs of The Elements of Law.
- Abstract（参考訳）: 何世紀にもわたって、作家はアクロスティックとしてテキストにメッセージを隠しており、そこでは連続した行や段落の最初の文字が意味のある単語やフレーズを形成する。
アクロスティックを手動で探す研究者は、一度に少数の著者にのみ焦点を当てることができ、故意に議論する際には定性的な議論を好むことがしばしばある。
アクロスティックスルース(AcrosticSleuth)は、アクロスティックを自動的に識別し、文字列が偶然に起こらない確率でランク付けするツールである。
アクロスティックスは稀であるので、極端クラス不均衡の存在下では二項分類タスクとして問題を定式化する。
Acrostic Identification Dataset (AcrosticID, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset, Acrostic Identification Dataset)をWikiSourceのオンラインデータベースから収集した。
クラス不均衡にもかかわらず、AcrosticSleuthはWikiSourceのフランス語、英語、ロシア語のサブドメインでそれぞれ0.39、0.59、0.66のスコアを達成している。
さらに、AcrosticSleuthは、イタリアのヒューマニストAlbertino Mussatoとイギリスの哲学者Thomas Hobbesの『法の要素』の冒頭段落の署名による「ARSPOETICA」(「詩の芸術」)のような、これまで知られていなかった有名な語句の例を特定できることを示した。
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