Analyzing spelling patterns in the manuscripts of the Tales of Canterbury
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For decades, scholars have suggested that analysis of spellings in medieval European manuscripts might be useful in understanding who wrote the manuscripts and where and when they were written. The increased availability of full-text transcripts of manuscripts is creating larger sets of data and has opened the possibility of using quantitative methods. This article reports on analysis of spellings in manuscripts of Geoffrey Chaucer’s Book of the Tales of Canterbury. The analysis was successful in confirming long-held beliefs, based on traditional paleography, that multiple manuscripts can be identified as written by the same scribe: these manuscripts are closely aligned in their spelling patterns. Further, the analysis showed that manuscripts written by the same scribes might be closely aligned in spellings even though they are copied from exemplars with significantly different texts. The analysis also suggested some unexpected linkages among the manuscripts, which found support in examination of the text in those manuscripts. Three sets of spelling data were submitted to the analysis: one set with all spellings assigned to regularized forms; a second with spellings sorted by headword and part-of-speech; a third with completely unsorted “bags of words” for each document. While the more structured data did yield more granular results, these gains seemed relatively slight compared to the extra effort required to create the data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».