Automatic Authorship Attribution (AAA) is the result of applying tools and techniques from Digital Humanities to authorship attribution studies. Through a quantitative and statistical approach this discipline can draw further conclusions about renowned authorship issues which traditional critics have been dealing with for centuries, opening a new door to style comparison. The aim of this paper is to prove the potential of these tools and techniques by testing the authorship of five comedies traditionally attributed to Spanish playwright Tirso de Molina (1579-1648): La ninfa del cielo, El burlador de Sevilla, Tan largo me lo fiais, La mujer por fuerza and El condenado por desconfiado. To accomplish this purpose some experiments concerning clustering analysis by Stylo package from R and four distance measures are carried out on a corpus built with plays by Tirso, Andres de Claramonte (c. 1560-1626), Antonio Mira de Amescua (1577-1644) and Luis Velez de Guevara (1579-1644). The results obtained point to the denial of all the attributions to Tirso except for the case of La mujer por fuerza.


翻译:自动化作者归属探究(AAA)是通过将数字人文学工具和技术应用于作者归属研究的结果。通过定量和统计学的方法,这个学科可以从传统评论家的角度得出更多有关著名的作者问题,为风格比较开辟了新的方法。本文旨在通过对5部传统归于西班牙剧作家蒂尔索·德·莫利纳(1579-1648)的喜剧进行评估,证明这些工具和技术的潜力: 《天空的女神》、《塞维利亚的诈骗者》、《你就信我这么久》、《Forced Woman》和《因猜疑而被定罪的人》。为了达到这个目的,在由Tirso、Andres de Claramonte(c. 1560-1626)、Antonio Mira de Amescua(1577-1644)和Luis Velez de Guevara(1579-1644)的戏剧构成的语料库上进行了一些实验,利用来自R的Stylo包和四种距离度量进行聚类分析。结果表明,除了《Forced Woman》之外,蒂尔索的所有归属都被否定。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员