トピックモデルによるアガサ・クリスティ作品の計量的分析

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • Topic Modeling of Agatha Christie’s Works

説明

本研究では，アガサ・クリスティのミステリー作品に対して，潜在的ディリクレ配分法(LatentDirichlet allocation)を使用したトピックモデルを用いて分析を行うことを目的とする．比較対象として，同時代の女性作家であるドロシー・セイヤーズの作品を使用した．自然言語処理ツールキットMALLET を使用してトピックモデルを行い，その結果を用いてトピックとトピックを構成する語との関係性，及びトピックとトピックを構成するテクストとの関係性のネットワークグラフによる可視化を行なった．この分析を通してクリスティ作品における特徴的なトピック及び語彙を探ることを試みる．

This study applies topic modeling based on Latent Dirichlet allocation (LDA) to the detective works by AgathaChristie. The works by Dorothy Sayers, a female mystery writer contemporary with Christie, are used in this studyto compare with Christie’s works. MALLET, a Java-based package for statistical natural language processing, isused to build a topic model, and we visualized relationships between topics and words that compose topics, andthose between topics and texts. We attempt to investigate characteristic topics and stylistic features in Christie’sworks.

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