Analysis of Rhythmic Phrasing: Feature Engineering vs. Representation Learning for Classifying Readout Poetry
Baumann, Timo ; Hussein, Hussein ; Meyer-Sickendiek, Burkhard
URN | urn:nbn:de:gbv:18-228-7-2554 |
---|---|
URL | http://edoc.sub.uni-hamburg.de/informatik/volltexte/2021/255/ |
Dokumentart: | InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.) |
Institut: | Fachbereich Informatik |
Sprache: | Englisch |
Erstellungsjahr: | 2018 |
Publikationsdatum: | 03.12.2021 |
Originalveröffentlichung: | Proceedings of Latech/CLfL, Santa Fe, USA, 2018 (2018) |
Freie Schlagwörter (Deutsch): | Digital Humanities , post-moderne Lyrik , Stilanalyse , multimodale Verarbeitung |
Freie Schlagwörter (Englisch): | digital humanities , free verse poetry , style detection , multi-modal processing |
DDC-Sachgruppe: | Informatik |
BK - Klassifikation: | 54.75 , 17.77 , 17.83 |
Kurzfassung auf Englisch:
We show how to classify the phrasing of readout poems with the help of machine learning algorithms that use manually engineered features or automatically learnt representations. We investigate modern and postmodern poems from the webpage lyrikline, and focus on two exemplary rhythmical patterns in order to detect the rhythmic phrasing: The Parlando and the Variable Foot. These rhythmical patterns have been compared by using two important theoretical works: The Generative Theory of Tonal Music and the Rhythmic Phrasing in English Verse. Using both, we focus on a combination of four different features: The grouping structure, the metrical structure, the time-span-variation, and the prolongation in order to detect the rhythmic phrasing in the two rhythmical types. We use manually engineered features based on text-speech alignment and parsing for classification. We also train a neural network to learn its own representation based on text, speech and audio during pauses. The neural network outperforms manual feature engineering, reaching an f-measure of 0.85.
Hinweis zum Urherberrecht
Für Dokumente, die in elektronischer Form über Datenenetze angeboten werden, gilt uneingeschränkt das Urheberrechtsgesetz (UrhG). Insbesondere gilt:
Einzelne Vervielfältigungen, z.B. Kopien und Ausdrucke, dürfen nur zum privaten und sonstigen eigenen Gebrauch angefertigt werden (Paragraph 53 Urheberrecht). Die Herstellung und Verbreitung von weiteren Reproduktionen ist nur mit ausdrücklicher Genehmigung des Urhebers gestattet.
Der Benutzer ist für die Einhaltung der Rechtsvorschriften selbst verantwortlich und kann bei Mißbrauch haftbar gemacht werden.