抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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Gutenberg Literary 英語 Corpus(GLEC,Jacobs,2018a)は,ディジタル人文学,計算言語学,または神経認知的 po学における研究のためのテキストデータの豊富な情報源を提供する。本研究では,GLECにおける異なる文献カテゴリーの違い,ならびに著者間の差異について取り組んだ。GLECの6つのテキストカテゴリー(即ち,子供と青少年, essay,新聞,プレイス,ポーム,ストリー)とその>100著者,ii),GLEC(例えば,Jane Austenの6つの新品)における作業のリテラリティ,創造性と書籍の指数としての意味的複雑性の新しい測度,および3)意味的複雑性の新しい特徴を用いたテキスト分類と著書認識に関する2つの実験に関する3つの研究の結果を報告する。テキストのリテラシー,テキスト内分散,および段階的距離(van Crannburgh et al., 2019)を推定する2つの新規測度に関するデータは,プレイがGLECにおける最もリテラリーなテキストであり,次に,ポームとニュースが続くことを明らかにした。テキスト創造性の新しい指標(Gray et al.,2016)の計算は,poemsを明らかにし,最も創造的な著者が,最も創造的な著者(Milton,Pope,Kets,Bron,またはWordworth)で,最も創造的なカテゴリーとして演ずる。また,GLECにおける研究に対して,言語芸術(Kintsch,2012)の知覚美しさの新しい指標を計算し,EmmaがAustenのニュースの理論的に最も美しいことを予測した。最後に,意味的複雑性のこれらの新しい測度が,テキスト分類と著者の認識のための重要な特徴であり,0.75から0.97の範囲の全体予測精度を有することを実証した。著者らのデータは,文献の将来の計算および経験的研究に対する道を開き,他の書籍コーパスを分析し検証するための多重基準およびベンチマークを提供する。【JST・京大機械翻訳】
