Sentence-BERTを用いた文学作品の話題分析

情報処理学会

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抄録

文学研究には、研究者や評論家の主観に基づいたアナログアプローチと、デジタル情報処理技術を駆使した主観に偏らないデジタルアプローチがある。本発表では、デジタルアプローチの一つとして機械学習モデルJapanese Sentence-BERT (JSBERT)を用いた話題に基づく文学研究手法を提案する。本手法は、JSBERTを用いて文学作品を構成する各文の分散表現を生成し、それをクラスタリングすることにより、文学作品の中で記述されている話題特徴を抽出するものである。そして、現代日本文学作家5人の計30作品を対象に本手法を用いて各作家および各作品の話題特徴を分析した結果について報告する。

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