Vi betraktar problemet med att automatiskt sluta sig till latenta karaktärstyper i en samling av 15 099 engelska romaner publicerade mellan 1700 och 1899. Till skillnad från tidigare arbeten där teckentyper antas vara ansvariga för att probabilistiskt generera all text i samband med ett tecken, introducerar vi en modell som använder flera effekter för att redogöra för påverkan av extralingvistisk information (t.ex. författare). I en empirisk utvärdering finner vi att denna metod leder till bättre överensstämmelse med en litterär forskares förregistrerade bedömningar, vilket kompletterar resultaten av alternativa modeller.
REF utvecklade en hierarkisk Bayesiansk metod för att automatiskt sluta latent karaktärstyper i en samling av 15 099 engelska romaner publicerade mellan 1700 och 1899.
A Bayesian Mixed Effects Model of Literary Character
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}