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Un Nuovo Strumento per Trovare Acrostici nei Testi

Uno strumento rileva gli acrostici nella letteratura, svelando messaggi nascosti e migliorando l'analisi.

Aleksandr Fedchin, Isabel Cooperman, Pramit Chaudhuri, Joseph P. Dexter

― 5 leggere min


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Scrittori hanno usato diversi trucchi per nascondere messaggi nei loro testi nel corso degli anni. Un metodo comune è l'acrostico. In un acrostico, le prime lettere di righe o paragrafi formano parole o frasi significative. Questo tipo di giochi di parole esiste da tanto tempo, ma trovare Acrostici manualmente può essere complicato. Gli studiosi spesso si concentrano su pochi autori alla volta e si affidano alle proprie intuizioni per discutere se un acrostico sia stato usato intenzionalmente.

Per rendere lo studio degli acrostici più affidabile, è stato creato un nuovo strumento. Questo strumento trova automaticamente gli acrostici nei testi e li classifica in base a quanto è probabile che la sequenza di lettere non sia stata formata per caso. Poiché gli acrostici sono rari, lo strumento tiene conto di questa realtà.

La Sfida di Trovare Acrostici

Trovare acrostici può essere difficile perché non appaiono spesso nei testi. Il problema è formalizzato come un compito di classificazione, dove è necessario determinare se una sequenza di lettere sia un acrostico o meno. La maggior parte delle sequenze non sarà un acrostico, portando a uno squilibrio nei dati.

Per testare il nuovo strumento, è stato compilato un dataset. Questo dataset contiene acrostici noti tratti dal database online di WikiSource. Analizzando questo dataset, si può misurare l'efficacia dello strumento.

Risultati dello Strumento

Lo strumento ha mostrato risultati promettenti. Nei test, ha ottenuto buoni punteggi per l'identificazione di acrostici in diverse lingue. Ad esempio, ha ottenuto 0.39 in francese, 0.59 in inglese e 0.66 in russo. Questo significa che ha identificato con successo questi acrostici e i punteggi suggeriscono che è efficace in più lingue.

Inoltre, lo strumento è riuscito a trovare alcuni acrostici che prima erano sconosciuti. Ad esempio, ha identificato un acrostico che forma "ARSPOETICA," che significa "arte della poesia." Ha anche trovato un acrostico nascosto nei paragrafi iniziali di un'opera ben nota di Thomas Hobbes. Questo acrostico formava "THOMAS[OF]HOBBES."

Perché gli Acrostici Sono Importanti

Gli acrostici sono stati usati per vari motivi nel corso della storia. Alcuni autori li usano come aggiunte giocose alle loro opere, mentre altri li hanno usati per trasmettere messaggi segreti. Ad esempio, alcuni dissidenti russi hanno nascosto messaggi anti-governativi come acrostici nei media mainstream.

La natura sottile degli acrostici li rende interessanti. Mentre sono facili da trovare se qualcuno sa cosa cercare, possono essere trascurati se il lettore non presta attenzione. Questo ha portato a un rinnovato interesse per gli acrostici, specialmente in contesti politici.

Il Dataset e la Sua Importanza

La creazione del dataset è fondamentale per valutare il nuovo strumento. Consiste in acrostici trovati su WikiSource, che è una raccolta di vari testi, compresa la poesia. Questi testi coprono più lingue, permettendo confronti più ampi.

Per costruire il dataset, sono stati identificati acrostici noti cercando specifici formati o menzioni del termine "acrostico." Questo processo ha rivelato un totale di 33 acrostici in inglese, 109 in russo e 38 in francese.

Il dataset include anche alcuni nuovi acrostici scoperti dallo strumento. Queste aggiunte sono indicate separatamente per garantire una valutazione accurata delle prestazioni dello strumento.

Come Funziona lo Strumento

Lo strumento funziona analizzando sequenze di caratteri che rappresentano le prime lettere di righe o paragrafi in un Testo. Classifica queste sequenze in base alla loro probabilità di essere un acrostico.

Per stimare questa probabilità, lo strumento utilizza un modello linguistico. Questo modello esamina quanto sia probabile che una data sequenza di lettere appaia nel linguaggio naturale. Confrontando la probabilità delle sequenze, lo strumento può classificare potenziali acrostici e identificare i candidati più promettenti.

Prestazioni in Diverse Lingue

Lo strumento ha mostrato diversi livelli di successo nell'analizzare testi in varie lingue. Ha ottenuto i risultati migliori con i testi russi, probabilmente a causa dell'abbondanza di acrostici più lunghi in quelle opere. Al contrario, i testi francesi hanno presentato più sfide perché molti acrostici sono suddivisi in più sezioni o formattati in modi che li rendono più difficili da rilevare.

Nonostante queste differenze, lo strumento ha dimostrato la sua capacità di identificare acrostici in modo efficace in diverse lingue. Questa flessibilità è importante per i ricercatori che desiderano studiare gli acrostici in contesti culturali diversi.

Direzioni Future per la Ricerca

Andando avanti, ci sono molte possibilità di ricerca relative agli acrostici e ai giochi di parole. Un'area di interesse è l'esplorazione di diverse forme di acrostici, come quelli formati dalle ultime lettere delle righe o da schemi di lettere specifici. Adattare lo strumento per trovare questi diversi tipi di giochi di parole potrebbe ampliarne l'utilità.

Un'altra direzione di ricerca potenziale è analizzare i significati e le implicazioni degli acrostici all'interno dei testi in cui si trovano. Comprendere perché un autore ha scelto di usare un acrostico può fornire intuizioni sulla sua scrittura e sul contesto della sua opera.

Conclusione

Questo strumento rappresenta un passo avanti nello studio degli acrostici. Automatizzando il processo di identificazione, i ricercatori possono trovare e analizzare più efficiently questo tipo di giochi di parole in testi lunghi. Le scoperte fatte dallo strumento non hanno solo evidenziato acrostici noti, ma hanno anche rivelato nuove istanze che contribuiscono alla nostra comprensione della letteratura e del contesto storico.

Con l'interesse per gli acrostici che continua a crescere, le potenziali applicazioni di questo strumento si evolveranno. Può servire come risorsa per l'analisi letteraria, la ricerca storica e persino per esaminare i modi in cui gli autori hanno trasmesso significati nascosti nel tempo. Le fondamenta poste da questo strumento promettono percorsi entusiasmanti per future esplorazioni nel regno dei giochi di parole e del linguaggio.

Fonte originale

Titolo: AcrosticSleuth: Probabilistic Identification and Ranking of Acrostics in Multilingual Corpora

Estratto: For centuries, writers have hidden messages in their texts as acrostics, where initial letters of consecutive lines or paragraphs form meaningful words or phrases. Scholars searching for acrostics manually can only focus on a few authors at a time and often favor qualitative arguments in discussing intentionally. We aim to put the study of acrostics on firmer statistical footing by presenting AcrosticSleuth, a first-of-its-kind tool that automatically identifies acrostics and ranks them by the probability that the sequence of characters does not occur by chance (and therefore may have been inserted intentionally). Acrostics are rare, so we formalize the problem as a binary classification task in the presence of extreme class imbalance. To evaluate AcrosticSleuth, we present the Acrostic Identification Dataset (AcrostID), a collection of acrostics from the WikiSource online database. Despite the class imbalance, AcrosticSleuth achieves F1 scores of 0.39, 0.59, and 0.66 on French, English, and Russian subdomains of WikiSource, respectively. We further demonstrate that AcrosticSleuth can identify previously unknown high-profile instances of wordplay, such as the acrostic spelling ARSPOETICA (``art of poetry") by Italian Humanist Albertino Mussato and English philosopher Thomas Hobbes' signature in the opening paragraphs of The Elements of Law.

Autori: Aleksandr Fedchin, Isabel Cooperman, Pramit Chaudhuri, Joseph P. Dexter

Ultimo aggiornamento: 2024-08-08 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2408.04427

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2408.04427

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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