コーヒー1杯の暖かさ

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計算 (神経) 詩学の観点から見た言葉や小説の登場人物のセンチメント分析 (Jacobs, Frontiers in Robotics and AI, 2019)

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計算 (神経) 詩学の観点から見た言葉や小説の登場人物のセンチメント分析 (Jacobs, Frontiers in Robotics and AI, 2019)

2つの計算研究では、SentiArtと呼ばれる新しいシンプルなツールに基づいて、ハリー・ポッター(Rowling, 1997, 1998, 1999, 2000, 2003, 2005, 2007)の中のテキストセグメント(例:「恐怖」の部分)と人物(例:「ヴォルデモート」)について、異なる感情分析を行った。このツールは、理論的に導かれた経験的に検証されたラベルリストと一緒にベクトル空間モデルを使用して、ベクトル空間モデルの単語で構成された2次元感情ポテンシャル空間内の単語の位置を特定することで、テキスト内の各単語の感情価を計算します。このツールの精度を神経認知詩学研究の経験的データでテストした後、このツールを本シリーズの主要登場人物の情緒的人物像と性格プロファイル(いわゆる「ビッグファイブ」性格理論に触発された)の計算に適用した。異なる機械学習分類器(AdaBoost、Neural Netなど)を用いて比較分析を行った結果、SentiArtは文章の情動ポテンシャルの予測において非常に優れた性能を発揮することが示された。また、8つの特徴量に基づいて正確に識別されたフィクションの登場人物の感情や性格に関する予測を行い、100人の人物を「良い人物」と「悪い人物」に分類する際の交差検証精度も良好である。この結果は、デジタル文学、応用読解、神経認知詩学の研究におけるSentiArtの潜在的な応用の可能性についても議論されている。

 

論文

Jacobs, A. M. (2019). Sentiment analysis for words and fiction characters from
the perspective of computational (neuro-)poetics. Frontiers in Robotics and AI, 6,53. doi:
10.3389/FROBT.2019.00053