論文の概要: Semantic Communities and Boundary-Spanning Lyrics in K-pop: A Graph-Based Unsupervised Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12881v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 12:31:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.949073
• Title: Semantic Communities and Boundary-Spanning Lyrics in K-pop: A Graph-Based Unsupervised Analysis
• Title（参考訳）: K-popにおける意味的コミュニティと境界スパンニング歌詞:グラフに基づく教師なし分析
• Authors: Oktay Karakuş,
• Abstract要約: K-pop歌詞における意味的コミュニティの教師なし発見と評価のためのグラフベースのフレームワークを提案する。 歌詞テキスト上に類似性グラフを構築することで、ジャンル、アーティスト、言語監督なしに安定したマイクロテーマのコミュニティを明らかにする。 複数の設定にまたがって、境界スパンニングの歌詞は、コアコミュニティメンバーに比べて語彙的多様性が高く、反復性が低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale lyric corpora present unique challenges for data-driven analysis, including the absence of reliable annotations, multilingual content, and high levels of stylistic repetition. Most existing approaches rely on supervised classification, genre labels, or coarse document-level representations, limiting their ability to uncover latent semantic structure. We present a graph-based framework for unsupervised discovery and evaluation of semantic communities in K-pop lyrics using line-level semantic representations. By constructing a similarity graph over lyric texts and applying community detection, we uncover stable micro-theme communities without genre, artist, or language supervision. We further identify boundary-spanning songs via graph-theoretic bridge metrics and analyse their structural properties. Across multiple robustness settings, boundary-spanning lyrics exhibit higher lexical diversity and lower repetition compared to core community members, challenging the assumption that hook intensity or repetition drives cross-theme connectivity. Our framework is language-agnostic and applicable to unlabeled cultural text corpora.
• Abstract（参考訳）: 大規模リリックコーパスは、信頼性のあるアノテーションの欠如、多言語コンテンツ、高レベルのスタイリスティックな反復など、データ駆動分析に固有の課題を提示する。 既存のアプローチのほとんどは、教師付き分類、ジャンルラベル、または粗い文書レベルの表現に依存しており、潜在意味構造を明らかにする能力を制限する。 行レベルの意味表現を用いたK-pop歌詞における意味的コミュニティの教師なし発見と評価のためのグラフベースのフレームワークを提案する。 歌詞テキストに類似性グラフを構築し,コミュニティ検出を適用して,ジャンルやアーティスト,言語を伴わない安定したマイクロテーマコミュニティを明らかにする。 さらに,グラフ理論的ブリッジメトリクスを用いて境界スパンニングの歌を同定し,その構造特性を解析する。 複数のロバスト性設定の中で、境界スパンニングの歌詞は、コアコミュニティメンバーよりも語彙的多様性が高く、反復性が低い。 我々のフレームワークは言語に依存しず、未ラベルの文化的テキストコーパスに適用できる。

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