意味ベクトル表現を用いたJ-POP歌詞の文体分析

情報処理学会

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抄録

自然言語処理技術が広く普及したことにより、人文科学研究においても計量的・統計的手法や機械学習手法を用いた分析が一般化してきた。N-gram等を用いることで文書中の頻出フレーズを特徴量として分析を行うことが可能であるし、トピックモデルを用いることで対象文書の潜在トピックを推定できる。しかし、作者がどのような意図で単語を選定し、文章を組み立てたかを推定できれば、作品への理解が更に深まる。本研究では、中島みゆきの作品を中心として、Doc2VecやfastTextなどの意味学習を行う機械学習手法を用いた文体分析を行うことで、J-POPに特徴的な表現や作者ごとの言語的特徴の差異を明らかにすることを目指す。

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