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Enregistrement W2784791047 · doi:10.16995/dscn.295

Is Falstaff Falstaff? Is Prince Hal Henry V?: Topic Modeling Shakespeare’s Plays

2018· article· en· W2784791047 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDictionHenry IV, Holy Roman EmperorComedyAssertionLiteratureWindsorArtHumanitiesPhilosophyHistoryArt historyPerformance artComputer sciencePoetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay demonstrates how topic modeling can be fruitfully applied to TEI-encoded plays, which allows scholars to analyze speeches by individual characters. Our analysis centers on Shakespeare’s corpus and characters who reappear in multiple plays. Specifically, we use topic models to show that young Prince Hal (in <em>1 and 2 Henry IV</em>) does not speak the same language as his later self, Henry V (in his titular play): his linguistic shift mirrors his shift in status. Hal himself announces, “I have turned away my former self”—his change in diction bears out his assertion. Conversely, topic models reveal that Falstaff is Falstaff across multiple plays and genres (notably, <em>1 and 2 Henry IV</em> and <em>The Merry Wives of Windsor</em>), despite scholarly claims to that the Falstaff of comedy is a watered-down version of the braggart drunk of the history plays. Ultimately, we hope that this algorithmically-informed analysis of Shakespeare’s plays is not taken as a final answer, but, instead, as a prompt. As this research reveals, topic modeling plays with attention to each speaker opens the door for new comparisons, and in turn, expands on previous interpretations of literature. <hr /> Cet essai démontre que les modèles à thèmes (<em>topic model</em>) peuvent être appliqués avec succès à des pièces encodées en TEI, ce qui permet aux érudits d’analyser le discours de personnages individuels. Notre analyse se concentre sur le corpus de Shakespeare et sur ses personnages qui réapparaissent dans plusieurs pièces. Particulièrement, nous employons des modèles à thèmes pour montrer que le jeune Prince Hal (<em>1 et 2 Henri IV</em>) ne parle pas le même langage que celui qu’il parle après être devenu Henri V (<em>Henri V</em>): son changement linguistique reflète son changement de standing. Hal, lui-même, annonce: « j’ai renoncé à mon passé » —son changement de diction confirme cette affirmation. Inversement, les modèles à thèmes révèlent que Falstaff est Falstaff à travers plusieurs pièces et genres (notamment, <em>1 et 2 Henri IV</em> et <em>Les Joyeuses Commères de Windsor</em>), malgré des affirmations érudites que le Falstaff dans la comédie est une version édulcorée du vantard ivre des pièces d’histoire. Finalement, nous espérons que cette analyse algorithmique des pièces de Shakespeare n’est pas considérée comme une solution finale, mais plutôt comme une réplique. Comme cette recherche le montre, l’usage de modèles à thèmes pour analyser des pièces, ce qui se concentre sur chaque personnage, offre de nouvelles voies de comparaisons et étoffe donc nos interprétations de la littérature. <strong>Mots-clés:</strong> Shakespeare; pièces de théâtre; modèle thématique; modèles à thèmes; Falstaff; Prince Hal; <em>Henry V</em>; <em>Henri IV</em>; <em>Joyeuses commères de Windsor</em>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle