構造的トピックモデルを用いた文体変化の経時的分析

摘要

トピックモデルが提唱されてから，様々な改良モデルが提案されてきた。そのうち，構造的トピックモデル（STM: Structured Topic Model)は，卜ピック間の相関を認める上で，時間や性別などトピックに関連するメタデータを導人することにより，潜在的トピックの経時的変化の検出および説明に適しているとされる。本研究では，作風が2度にわたって大きく変化したと指摘される宇野浩二の文学作品を取り上げ，作品から抽出した特徴データ（タグのbigramと文節パターン）に基づき，構造的トピックモデルを用いてトピックの推定を行い，その文体特徴のダイナミックな変化に迫りたい。