論文の概要: Semantic Homogenization in Italian Popular Music: A Diachronic Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.04832v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 09:07:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:30.093383
- Title: Semantic Homogenization in Italian Popular Music: A Diachronic Analysis
- Title（参考訳）: イタリアのポピュラー音楽における意味的均質化 : ダイアクロニック分析
- Authors: Lorenzo Canale, Stefano Scotta, Alberto Messina,
- Abstract要約: 本研究は,サンレモ音楽祭第75回大会のファイナリスト全曲の歌詞に,同様の傾向が見られるかどうかを考察する。
時間とともに意味的類似性の変化を追跡するフレキシブルで効率的な方法論を開発する。
サンレモ・コーパスに適用すると、この枠組みは、以前の研究で特定されたグローバルなパターンを反映して、意味的均一性を高めるための段階的な動きを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.242895619642998
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, studies have revealed a decline in semantic variety across popular music lyrics, particularly in English-language songs on streaming platforms like Spotify. This research examines whether a similar trend can be observed in a different linguistic and cultural context: the lyrics of all finalist songs from the 75 editions of the Sanremo Music Festival, Italy's most renowned music competition. What sets this work apart is the development of a flexible and efficient methodology for tracking changes in semantic similarity over time, which can be applied to different datasets to study similar phenomena. Drawing on a combination of full-text, segment-based, topic-based, and word-level analyses, the approach leverages both embedding techniques and large language models. When applied to the Sanremo corpus, this framework reveals a gradual move toward increasing semantic uniformity, echoing the global patterns identified in previous studies. These findings underscore the value of natural language processing tools in uncovering long-term shifts in musical language and cultural expression.
- Abstract（参考訳）: 近年では、ポピュラー音楽の歌詞、特にSpotifyなどのストリーミングプラットフォームにおける英語の歌詞のセマンティックな多様性の低下が報告されている。
本研究は,イタリアで最も著名な音楽コンペティションであるサンレモ音楽祭の75版に収録されたすべてのファイナリスト曲の歌詞について,異なる言語的・文化的文脈で同様の傾向が観察できるかどうかを考察する。
この作業を分離する要因は、時間とともに意味的類似性の変化を追跡する、柔軟で効率的な方法論の開発であり、同様の現象を研究するために異なるデータセットに適用できる。
フルテキスト、セグメントベース、トピックベース、ワードレベルの分析を組み合わせることで、このアプローチは埋め込み技術と大きな言語モデルの両方を活用する。
サンレモ・コーパスに適用すると、この枠組みは、以前の研究で特定されたグローバルなパターンを反映して、意味的均一性を高めるための段階的な動きを示す。
これらの知見は,言語と文化表現の長期的変化を明らかにする上で,自然言語処理ツールの価値を浮き彫りにしている。
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