論文の概要: Author-Specific Linguistic Patterns Unveiled: A Deep Learning Study on Word Class Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10072v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 09:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:57.412823
• Title: Author-Specific Linguistic Patterns Unveiled: A Deep Learning Study on Word Class Distributions
• Title（参考訳）: 著者特異的言語パターン:単語のクラス分布に関する深層学習研究
• Authors: Patrick Krauss, Achim Schilling,
• Abstract要約: 本研究では,POSタグ付けとBigram解析を用いた著者固有の単語クラス分布について検討した。 深層ニューラルネットワークを利用して、POSタグベクトルと、それらの作品から派生したビッグラム周波数行列に基づいて、文学作家を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Deep learning methods have been increasingly applied to computational linguistics to uncover patterns in text data. This study investigates author-specific word class distributions using part-of-speech (POS) tagging and bigram analysis. By leveraging deep neural networks, we classify literary authors based on POS tag vectors and bigram frequency matrices derived from their works. We employ fully connected and convolutional neural network architectures to explore the efficacy of unigram and bigram-based representations. Our results demonstrate that while unigram features achieve moderate classification accuracy, bigram-based models significantly improve performance, suggesting that sequential word class patterns are more distinctive of authorial style. Multi-dimensional scaling (MDS) visualizations reveal meaningful clustering of authors' works, supporting the hypothesis that stylistic nuances can be captured through computational methods. These findings highlight the potential of deep learning and linguistic feature analysis for author profiling and literary studies.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は、テキストデータのパターンを明らかにするために、計算言語学にますます応用されている。 本研究では,POSタグ付けとBigram解析を用いた著者固有の単語クラス分布について検討した。 深層ニューラルネットワークを利用して、POSタグベクトルと、それらの作品から派生したビッグラム周波数行列に基づいて、文学作家を分類する。 我々は、ユニグラムとビッグラムに基づく表現の有効性を探求するために、完全に連結された畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを使用します。 以上の結果から,ユニグラムの特徴が適度な分類精度を実現する一方で,ビッグラムモデルによる性能向上が期待できる。 多次元スケーリング(MDS)視覚化は著者の著作物の意味あるクラスタリングを明らかにし、スタイリスティックなニュアンスを計算手法で捉えることができるという仮説を支持する。 これらの知見は、著者のプロファイリングと文学研究における深層学習と言語的特徴分析の可能性を強調した。

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