韵律作为拉丁语六音步诗中的风格计量特征
计算与语言
2019-12-03 v2 机器学习
应用统计
摘要
本文证明了在古典拉丁语六音步诗中，韵律是作者风格的一个优越指示符。仅使用韵律特征，我们采用四种不同的机器学习模型，在5位一世纪作者之间进行了两两分类实验（共10组比较）。结果显示，在样本小至十行、大不超过八十行（至多约500词）时，二分类准确率至少达到95%。这些样本规模比通常推荐的BOW（‘词袋’）或n-gram方法小一个数量级，且所报告的准确率极为出色。此外，本文探讨了 novelty（伪造）检测或‘单类分类’的潜力。对存疑的Aldine Additamentum（Sil. Ital. Puni. 8:144-225）的分析得出结论（p=0.0013）：其韵律风格与该诗其余部分显著不同。
引用
@article{arxiv.1911.12478,
title = {Metre as a stylometric feature in Latin hexameter poetry},
author = {Benjamin Nagy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12478},
year = {2019}
}