論文の概要: Eigenmood Space: Uncertainty-Aware Spectral Graph Analysis of Psychological Patterns in Classical Persian Poetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16959v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 23:53:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.525126
• Title: Eigenmood Space: Uncertainty-Aware Spectral Graph Analysis of Psychological Patterns in Classical Persian Poetry
• Title（参考訳）: 固有モード空間:古典ペルシャ詩における心理学的パターンの不確かさを意識したスペクトルグラフ解析
• Authors: Kourosh Shahnazari, Seyed Moein Ayyoubzadeh, Mohammadali Keshtparvar,
• Abstract要約: 我々は、詩人レベルの心理的分析のための不確実性を考慮した計算フレームワークを提案する。 各詩は、心理学的概念のセット、ラベルごとの信頼度スコア、そして不十分な証拠を示す棄権フラグに関連付けられている。 10人の詩人にまたがる61,573節のコーパスでは、22.2%の詩が禁じられ、不確実性の分析的重要性が強調されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical Persian poetry is a historically sustained archive in which affective life is expressed through metaphor, intertextual convention, and rhetorical indirection. These properties make close reading indispensable while limiting reproducible comparison at scale. We present an uncertainty-aware computational framework for poet-level psychological analysis based on large-scale automatic multi-label annotation. Each verse is associated with a set of psychological concepts, per-label confidence scores, and an abstention flag that signals insufficient evidence. We aggregate confidence-weighted evidence into a Poet $\times$ Concept matrix, interpret each poet as a probability distribution over concepts, and quantify poetic individuality as divergence from a corpus baseline using Jensen--Shannon divergence and Kullback--Leibler divergence. To capture relational structure beyond marginals, we build a confidence-weighted co-occurrence graph over concepts and define an Eigenmood embedding through Laplacian spectral decomposition. On a corpus of 61{,}573 verses across 10 poets, 22.2\% of verses are abstained, underscoring the analytical importance of uncertainty. We further report sensitivity analysis under confidence thresholding, selection-bias diagnostics that treat abstention as a category, and a distant-to-close workflow that retrieves verse-level exemplars along Eigenmood axes. The resulting framework supports scalable, auditable digital-humanities analysis while preserving interpretive caution by propagating uncertainty from verse-level evidence to poet-level inference.
• Abstract（参考訳）: 古典ペルシア詩は歴史的に持続されたアーカイブであり、感情的な生活は比喩、テクスト間の慣習、修辞的な間接を通じて表現される。 これらの特性は、再現可能な比較を大規模に制限しながら、クローズドリーディングが不可欠である。 本稿では,大規模自動マルチラベルアノテーションに基づく,詩人レベルの心理的分析のための不確実性を考慮した計算フレームワークを提案する。 各詩は、心理学的概念のセット、ラベルごとの信頼度スコア、そして不十分な証拠を示す棄権フラグに関連付けられている。 我々は、自信に富んだ証拠を詩人$\times$概念行列に集約し、各詩人を概念上の確率分布として解釈し、ジェンセン=シャノンの発散とクルバック=リーブラの発散を用いて、詩的個人性をコーパスの発散として定量化する。 限界を超えた関係構造を捉えるため、概念上の信頼重み付き共起グラフを構築し、ラプラシア分光分解による固有モードの埋め込みを定義する。 10人の詩人にまたがる61{,}573の詩のコーパスでは、22.2\%の詩が禁じられ、不確実性の分析的重要性が強調されている。 さらに、信頼閾値付けによる感度分析、禁忌をカテゴリーとして扱う選択バイアス診断、および固有モード軸に沿った横レベルの例を検索する遠近ワークフローについて報告する。 このフレームワークは、詩レベルの証拠から詩レベルの推論への不確実性を伝播させることにより、解釈的注意を保ちながら、スケーラブルで監査可能なデジタル人間性分析をサポートする。

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