Maskinlæring har afsløret præcis, hvor meget af et Shakespeare-skuespil, der blev skrevet af en anden

Foto af Shakespeares manuskript AP

I det meste af sit liv var William Shakespeare husdramatiker for et skuespilselskab kaldet King's Men, der opførte hans skuespil ved bredden af ​​Themsen i London. Da Shakespeare døde i 1616, havde virksomheden brug for en erstatning og henvendte sig til en af ​​tidens mest produktive og berømte dramatikere, en mand ved navn John Fletcher.

Fletchers berømmelse er siden faldet. Men i 1850 bemærkede en litterær analytiker ved navn James Spedding en bemærkelsesværdig lighed mellem Fletchers skuespil og passager i Shakespeares Henrik VIII . Spedding konkluderede, at Fletcher og Shakespeare må have samarbejdet om stykket.

Beviserne kommer fra undersøgelser af hver forfatters sproglige særheder, og hvordan de dukker op i Henrik VIII . Fletcher skriver for eksempel ofte du i stedet for du, og 'i i stedet for dem. Han havde også en tendens til at tilføje ordet hr eller stadig eller Næste til en standard pentameter linje for at skabe en ekstra sjette stavelse.

Disse karakteristika gjorde det muligt for Spedding og andre analytikere at antyde, at Fletcher må have været involveret. Men præcis, hvordan stykket blev opdelt, er meget omstridt. Og andre kritikere har antydet, at en anden engelsk dramatiker, Philip Massinger, faktisk var Shakespeares medforfatter.

Derfor ville analytikere og historikere meget elske at afgøre, én gang for alle, hvem der skrev hvilke dele af Henrik VIII .

Indtast Petr Plecháč på det tjekkiske videnskabsakademi i Prag, som siger, at han har løst problemet ved at bruge maskinlæring til at identificere forfatterskabet til mere eller mindre hver linje i stykket. Vores resultater understøtter i høj grad den kanoniske opdeling af stykket mellem William Shakespeare og John Fletcher foreslået af James Spedding, siger Plecháč.

Den nye tilgang er i princippet ligetil. Maskinlæringsalgoritmer er blevet brugt i nogle år til at identificere karakteristiske mønstre i den måde, forfattere skriver på.

Teknikken bruger en del af forfatterens værk til at træne algoritmen og et andet, mindre værk til at teste det på. Men fordi en forfatters litterære stil kan ændre sig gennem hans eller hendes levetid, er det vigtigt at sikre, at alle værker har den samme stil.

Når algoritmen har lært stilen i forhold til de mest brugte ord og rytmiske mønstre, er den i stand til at genkende den i tekster, den aldrig har set.

Plecháč følger præcis denne teknik. Han træner først algoritmen til at genkende Shakespeares stil ved hjælp af andre skuespil skrevet på samme tid som Henrik VIII. Disse skuespil er Coriolanus tragedie , Tragedien om Cymbeline , Vinterens fortælling , og Stormen .

Han træner derefter algoritmen til at genkende John Fletchers arbejde ved at bruge skuespil, han skrev på dette tidspunkt - Valentinian , hr. Thomas , Kvindeprisen , og Bonduca .

Til sidst slipper han algoritmen løs på Henrik VIII og beder den om at bestemme forfatteren til teksten ved at bruge en rullende vinduesteknik til at rulle gennem stykket.

Resultaterne er interessante. De plejer at være enige i Speddings analyse om, at Fletcher skrev scener svarende til næsten halvdelen af ​​stykket. Algoritmen tillader dog en mere finkornet tilgang, der afslører, hvordan forfatterskabet nogle gange ændrer sig, ikke bare for nye scener, men også mod slutningen af ​​tidligere. For eksempel, i 3. akt, scene 2, foreslår modellen et blandet forfatterskab efter linje 2081 og finder ud af, at Shakespeare overtager fuldstændigt ved linje 2200, før starten af ​​4. akt, scene 1.

Plecháč trænede også sin model til at genkende Philip Massinger's arbejde, men finder kun få beviser for hans involvering. Philip Massinger's deltagelse er ret usandsynlig, slutter han.

Det er interessant arbejde, der viser, hvordan lingvister og litterære analytikere bruger maskinlæring til bedre at forstå vores litterære fortid.

Der er dog meget arbejde forude. For eksempel, da maskinsynsalgoritmer blev trænet til at genkende kunstnerisk stil, fandt computerforskere hurtigt ud af, hvordan man kunne udtrække en stil og anvende den på andre billeder ved hjælp af en teknik kendt som neural stiloverførsel. Over natten blev det muligt at give et almindeligt fotografi stilen som en Van Gogh eller en Monet.

Det rejser spørgsmålet om, hvorvidt en lignende teknik er mulig for tekst. Kunne det være muligt at transformere et essay, eller faktisk en artikel til MIT Technology Review, til for eksempel Shakespeares eller John Fletchers stil?

Desværre ikke endnu, andet end på den trivielle måde at erstatte ord som dem med 'i og så videre. Dette skyldes i høj grad, at den underliggende kommunikationsstruktur ikke er godt nok forstået af lingvister eller deres algoritmiske ladninger.

Ref: arxiv.org/abs/1911.05652 : Relative bidrag fra Shakespeare og Fletcher i Henry VIII: An Analysis Based on Most Frequent Words and Most Frequent Rhythmic Patterns

skjule