| 研究課題/領域番号 |
22K18154
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
OHMAN Emily 早稲田大学, 国際学術院, 講師テニュアトラック (60906543)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | Emotion detection / sentiment analysis / digital humanities / literary analysis / NLP / machine learning / CLS / emotion detection / word embeddings / affect studies |
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| 研究開始時の研究の概要 |
With the creation of period- and genre-specific language models for turn-of-the-century literary texts this project aims to deliver robust tone and mood detection methods for literary studies that will not only improve existing computational literary studies approaches, but also sentiment analysis.
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| 研究成果の概要 |
このプロジェクトでは、文学的テキストにおける気分を計算によって検出、認識、分析するための新しいツールを開発することができた。その結果
小説の第一章の最初の500語のみを用いて、小説の雰囲気を高い精度で計算によって検出できることを示すことができた。さらに、1,000のフィンランド語の小説と約10,000の英語小説の感情アークコーパスを作成した。
さらに、ネガティブな感情に注目し、特に英語と日本語における文化的概念としての恥と罪悪感を検討し、恥は公的な経験として描かれることが多く、罪悪感は悲しみに似た私的な要素と、公然と罪を認める動機のような公的な側面の両方を含む感情であることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
This research has added to the understanding of the literary concept of mood and how to detect it computationally. Additionally, the project has helped with the understanding of shame and guilt across and within cultures. It has also provided several open access corpora and other tools.
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