論文の概要: Mapping Hymns and Organizing Concepts in the Rigveda: Quantitatively Connecting the Vedic Suktas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18226v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 22:01:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:31:22.007003
• Title: Mapping Hymns and Organizing Concepts in the Rigveda: Quantitatively Connecting the Vedic Suktas
• Title（参考訳）: リグヴェダにおけるヒュムのマッピングと組織概念--ベディド・サクタを定量的に結合する
• Authors: Venkatesh Bollineni, Igor Crk, Eren Gultepe,
• Abstract要約: NLP手法を用いて,Rigveda内の賛美歌の話題と意味的関連を同定した。 リグヴェーダの現代英語訳からの1028のサクタ(賛美歌)が前処理され、サクタレベルの埋め込みが得られた。 Suktaネットワークにおけるトピックのコミュニティ検出は,Louvain,Leiden,およびラベル伝搬法を用いて行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Accessing and gaining insight into the Rigveda poses a non-trivial challenge due to its extremely ancient Sanskrit language, poetic structure, and large volume of text. By using NLP techniques, this study identified topics and semantic connections of hymns within the Rigveda that were corroborated by seven well-known groupings of hymns. The 1,028 suktas (hymns) from the modern English translation of the Rigveda by Jamison and Brereton were preprocessed and sukta-level embeddings were obtained using, i) a novel adaptation of LSA, presented herein, ii) SBERT, and iii) Doc2Vec embeddings. Following an UMAP dimension reduction of the vectors, the network of suktas was formed using k-nearest neighbours. Then, community detection of topics in the sukta networks was performed with the Louvain, Leiden, and label propagation methods, whose statistical significance of the formed topics were determined using an appropriate null distribution. Only the novel adaptation of LSA using the Leiden method, had detected sukta topic networks that were significant (z = 2.726, p < .01) with a modularity score of 0.944. Of the seven famous sukta groupings analyzed (e.g., creation, funeral, water, etc.) the LSA derived network was successful in all seven cases, while Doc2Vec was not significant and failed to detect the relevant suktas. SBERT detected four of the famous suktas as separate groups, but mistakenly combined three of them into a single mixed group. Also, the SBERT network was not statistically significant.
• Abstract（参考訳）: リグヴェダ語へのアクセスと理解の獲得は、非常に古いサンスクリット語、詩的構造、大量のテキストが原因で、難題となっている。 NLP手法を用いて,7つのよく知られた賛美歌グループによって裏付けられたRigveda内の賛美歌の話題と意味的関係を同定した。 ジャミソンとブレアトンによる現代英語訳『リグヴェーダ』の1028のサクタ(賛歌)が前処理され、サクタレベルの埋め込みが得られた。 i) ここで提示されるLAAの新規な適応 ii)SBERT,及び 三 Doc2Vec埋め込み ベクトルのUMAP次元の減少の後、k-アネレスト近傍でスクタスのネットワークが形成された。 次に,サクタネットワークにおけるトピックのコミュニティ検出をルーヴァン,ライデン,ラベル伝搬法を用いて行った。 ライデン法を用いた新しい LSA の適応のみが重要な (z = 2.726, p < .01) スクタのトピックネットワークを検出し、モジュラリティスコアは0.944である。 7つの有名なサクタ群集(例, 創成, 葬式, 水等)のうち, LSA由来のネットワークは7例すべて成功し, Doc2Vecは重要ではなく, 関連するサクタを検出できなかった。 SBERTは有名な4つのサクタを別個のグループとして検出したが、誤って3つのサクタを1つの混合グループに組み合わせた。 また、SBERTネットワークは統計的に重要ではなかった。

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