Identifieringen av stilistisk inkonsekvens är en utmanande uppgift som är relevant för ett antal genrer, inklusive litteratur. I detta verk utför vi en stilistisk segmentering av en välkänd dikt, The Waste Land by T.S. Eliot, som traditionellt analyseras i termer av många röster som förekommer i hela texten. Vår metod, anpassad från arbete inom ämnessegmentering och plagiatdetektering, förutspår brott baserat på en kurva av stilistisk förändring som kombinerar information från en mängd olika funktioner, främst samtidig förekomst i större korpora via vektorer med reducerad dimension. Vi visar att denna extrinsiska information är mer användbar än (inom-text) fördelningsfunktioner. Vi uppnår långt över utgångsvärdet på både artificiella blandade texter och The Waste Land självt.
REF utför stilistisk segmentering av en välkänd dikt, The Waste Land by T.S. Det är Eliot.
Unsupervised Stylistic Segmentation of Poetry with Change Curves and Extrinsic Features
{'venue': 'Proceedings of the NAACL-HLT 2012 Workshop on Computational Linguistics for Literature', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}