Fugu-MT 論文翻訳(概要): The French Drama Revolution: Political Economy and Literary Production, 1700-1900

論文の概要: The French Drama Revolution: Political Economy and Literary Production, 1700-1900

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00588v1
Date: Sat, 31 Jan 2026 08:10:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.273024
Title: The French Drama Revolution: Political Economy and Literary Production, 1700-1900
Title（参考訳）: フランスドラマ革命:政治経済と文学生産、1700-1900年
Authors: Thiago Dumont Oliveira,
Abstract要約: ブルジョワのテーマは18世紀後半から最も一般的な話題の一つとなった。以上の結果から、フランス革命後のフランス演劇の地域分布は著しく変化したことが示唆される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper investigates the changing nature of French drama between 1700-1900 using Latent Dirichlet Allocation and Jensen-Shannon Divergence. Results indicate that the topical distribution of French drama changed profoundly after the French Revolution, particularly between 1789 and 1850. Bourgeois themes emerged among the most prevalent topics since the late 18th century. To assess the coevolution of drama and economic growth, I plot the yearly prevalence of topics alongside French GDP between 1700-1900, and discuss these changes in light of the political and economic changes prompted by the French Revolution and the industrialization of the country.
Abstract（参考訳）: 本稿では,1700年から1900年にかけてのフランス演劇の変容を,ラテント・ディリクレ・アロケーションとジェンセン=シャノン・ディバージェンスを用いて検討する。結果は、フランス革命後、特に1789年から1850年の間に、フランス演劇の主題的分布が大きく変化したことを示している。ブルジョワのテーマは18世紀後半から最も一般的な話題の一つとなった。ドラマと経済成長の共進化を評価するため、私は1700年から1900年の間にフランスGDPと並んで毎年の話題の流行を推し進め、フランス革命や工業化による政治的・経済的変化を踏まえて、これらの変化を議論する。

関連論文リスト

In Times of Crisis: An Exploratory Study of Media and Political Discourse on YouTube During the 2024 French Elections [2.456962018536084]
我々は、全国のニュースメディア、地元メディア、政治関係者が運営する74のフランスのYouTubeチャンネルから、10万以上のビデオの書き起こしとメタデータを分析した。結果は、政治的スペクトルとメディアタイプにまたがる異なるテーマパターンを明らかにした。ビデオゲームや自然のようなより分極性の低いテーマは、視聴比に反映される高い承認を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-12-19T16:40:27Z)
Latent Topic Synthesis: Leveraging LLMs for Electoral Ad Analysis [51.95395936342771]
ラベルなしコーパスから解釈可能なトピック分類を自動生成するエンドツーエンドフレームワークを提案する。われわれはこの枠組みを、2024年アメリカ合衆国大統領選挙の1ヶ月前のMeta政治広告の大規模なコーパスに適用する。提案手法は,潜在談話構造を明らかにし,意味的に豊かなトピックラベルを合成し,モラル・フレーミングの次元でトピックを注釈する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-16T20:30:20Z)
Large Language Models Reflect the Ideology of their Creators [71.65505524599888]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を生成するために大量のデータに基づいて訓練される。本稿では, LLMのイデオロギー的姿勢が創造者の世界観を反映していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T04:02:30Z)
Latent Structures of Intertextuality in French Fiction [0.0]
本稿では、計算文学研究の分野が、テクスチュアリティの研究を行う上で理想的な場所であると論じる。我々は18世紀、19世紀、20世紀初頭の12万以上のフランスのフィクションのコーパスについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T10:50:40Z)
Past Meets Present: Creating Historical Analogy with Large Language Models [46.57886941642625]
本稿では,あるイベントに類推された過去の出来事を収集することを目的とした,歴史的類推獲得タスクに焦点を当てる。 LLMが歴史的類推を生成する際に,幻覚やステレオタイプを緩和する自己回帰法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-23T08:52:09Z)
Understanding Divergent Framing of the Supreme Court Controversies: Social Media vs. News Outlets [56.67097829383139]
我々は、米国最高裁判所の一連の判決に関して、ソーシャルメディアや伝統的なメディアのフレーミングにおける微妙な区別に焦点を当てている。メディアが肯定的な行動や中絶の権利を扱い、学生ローンの話題はより深いコンセンサスを示す傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-18T06:40:21Z)
How do media talk about the Covid-19 pandemic? Metaphorical thematic clustering in Italian online newspapers [0.0]
このコントリビューションは、イタリアのオンライン新聞で新型コロナウイルス(COVID-19)危機の最初の数ヶ月の具体的言語に関する研究結果を示す。我々は、2020年春のパンデミックに対する政府の対応の第1、第2段階でジャーナリストが使用する話題や比喩的な言葉を対比する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-05T10:55:33Z)
Topic Modeling Genre: An Exploration of French Classical and Enlightenment Drama [0.0]
この貢献は、トピックモデリングという定量的アプローチによるジャンルの主題的側面に焦点を当てている。トピックモデリングは、大量のテキストコレクションのテーマパターンやトレンドを発見するのに有用であることが証明されています。この貢献は、フランス演劇の主題的、サブジャンル関連の構造に関する新たな洞察を提供する興味深いトピックパターンが検出できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-24T06:57:00Z)
The Frankfurt Latin Lexicon: From Morphological Expansion and Word Embeddings to SemioGraphs [97.8648124629697]
この記事は、古典的な機械学習と知的ポストコレクション、特に、基礎となる語彙資源のグラフ表現に基づく人間の解釈プロセスを含む、より包括的なレマティゼーションの理解を論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-21T17:16:53Z)
What Changed Your Mind: The Roles of Dynamic Topics and Discourse in Argumentation Process [78.4766663287415]
本稿では,議論の説得力において重要な要因を自動的に分析する研究について述べる。議論的会話における潜在トピックや談話の変化を追跡できる新しいニューラルモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-10T04:27:48Z)

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。