基于BERT语言框架的《薄伽梵歌》若干译本语义与情感分析
计算与语言
2022-02-16 v2 人工智能
摘要
众所周知,歌曲与诗歌的翻译不仅破坏节奏与押韵模式,还可能导致语义信息丢失。《薄伽梵歌》是一部古老的印度教哲学文本,最初以梵文写成,记录了摩诃婆罗多战争前主 Krishna 与 Arjuna 的对话。该文献也是印度教关键圣典之一,被誉为印度教吠陀 corpus 的前沿。近两个世纪来,西方学者对印度教哲学兴趣浓厚,因此《薄伽梵歌》已被译为多种语言。然而,鲜有工作验证其英译质量。由深度学习驱动的语言模型近期进展,不仅实现了翻译,更通过语义与情感分析增进了对语言与文本的理解。我们的工作受此启发。本文提出一个框架,利用语义与情感分析比较《薄伽梵歌》若干(梵译英)译本。我们使用人工标注情感数据集来微调名为双向Transformer编码器表示(BERT)的先进深度学习语言模型。我们针对所选章节与诗节跨译本提供情感与语义分析。结果表明,尽管各译本风格与词汇差异很大,情感分析与语义相似性显示其所传达的信息大多相似。
引用
@article{arxiv.2201.03115,
title = {Semantic and sentiment analysis of selected Bhagavad Gita translations using BERT-based language framework},
author = {Rohitash Chandra and Venkatesh Kulkarni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03115},
year = {2022}
}