Analysis of Rhythmic Phrasing: Feature Engineering vs. Representation Learning for Classifying Readout Poetry

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URN urn:nbn:de:gbv:18-228-7-2554
URL
Dokumentart: InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.)
Institut: Fachbereich Informatik
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum:
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.

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