論文の概要: Markov reads Pushkin, again: A statistical journey into the poetic world of Evgenij Onegin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20221v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 06:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.98761
• Title: Markov reads Pushkin, again: A statistical journey into the poetic world of Evgenij Onegin
• Title（参考訳）: マルコフは再びプーシキンを読む:エヴゲニ・オネギンの詩の世界への統計的旅
• Authors: Angelo Maria Sabatini,
• Abstract要約: 本稿では,エヴゲニェ・オネギン(Evgenij Onegin-as)の母音/子音(V/C)符号化による音韻構造について検討する。 マルコフの元々のスキームにインスパイアされたバイナリエンコーディングを用いて、局所的なV/C依存と大規模シーケンシャルパターンの両方をキャプチャする最小主義確率モデルを構築する。 コンパクトな4状態マルコフ連鎖は記述的に正確で生成的であり、自己相関やメモリ深さといった元の配列の重要な特徴を再現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study applies symbolic time series analysis and Markov modeling to explore the phonological structure of Evgenij Onegin-as captured through a graphemic vowel/consonant (V/C) encoding-and one contemporary Italian translation. Using a binary encoding inspired by Markov's original scheme, we construct minimalist probabilistic models that capture both local V/C dependencies and large-scale sequential patterns. A compact four-state Markov chain is shown to be descriptively accurate and generative, reproducing key features of the original sequences such as autocorrelation and memory depth. All findings are exploratory in nature and aim to highlight structural regularities while suggesting hypotheses about underlying narrative dynamics. The analysis reveals a marked asymmetry between the Russian and Italian texts: the original exhibits a gradual decline in memory depth, whereas the translation maintains a more uniform profile. To further investigate this divergence, we introduce phonological probes-short symbolic patterns that link surface structure to narrative-relevant cues. Tracked across the unfolding text, these probes reveal subtle connections between graphemic form and thematic development, particularly in the Russian original. By revisiting Markov's original proposal of applying symbolic analysis to a literary text and pairing it with contemporary tools from computational statistics and data science, this study shows that even minimalist Markov models can support exploratory analysis of complex poetic material. When complemented by a coarse layer of linguistic annotation, such models provide a general framework for comparative poetics and demonstrate that stylized structural patterns remain accessible through simple representations grounded in linguistic form.
• Abstract（参考訳）: 本研究は記号的時系列解析とマルコフモデルを用いて,エヴゲニェ・オネギンの母音/子音(V/C)符号化による音韻構造を探究する。 マルコフの元々のスキームにインスパイアされたバイナリエンコーディングを用いて、局所的なV/C依存と大規模シーケンシャルパターンの両方をキャプチャする最小主義確率モデルを構築する。 コンパクトな4状態マルコフ連鎖は記述的正確で生成的であり、自己相関やメモリ深さといった元の配列の重要な特徴を再現している。 全ての発見は自然界で探索的であり、下層の物語力学に関する仮説を示唆しながら構造的規則性を強調することを目的としている。 この分析では、ロシア語とイタリア語のテキストの間に顕著な非対称性が示されており、原文は徐々に記憶深度が低下し、翻訳はより均一なプロファイルを維持している。 そこで本研究では, 音韻論的プローブ・ショート記号パターンを導入し, 表層構造と物語関連手がかりを関連づける。 展開されたテキストで追跡されたこれらのプローブは、特にロシアのオリジナルにおいて、グラデミック形式と主題的発達の間の微妙な関係を明らかにしている。 マルコフの文体に記号解析を適用し、計算統計学やデータ科学の現代ツールと組み合わせるという当初の提案を再考することにより、最小主義者のマルコフモデルでさえ複雑な詩素材の探索的分析を支持できることを示す。 言語アノテーションの粗い層によって補完される場合、そのようなモデルは比較詩学の一般的な枠組みを提供し、言語形式に基づく単純な表現を通して、スタイル化された構造パターンがアクセス可能であることを示す。

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