Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

What makes poetic language different? An experiment in genre recognition using word co-occurrence networks in Afrikaans

0Citations signalées — pas une note de qualité
1Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Résumé fourni par la source

Despite being one of the oldest literary genres, poetry is notoriously difficult to define. Nevertheless, various literary scholars draw attention to poetry’s foregrounding of language itself, as opposed to using language to convey meaning. In the current study, we investigate whether there are structural differences between Afrikaans poetry and prose when texts are analysed as word co-occurrence networks from the perspective of network science. Specifically, we investigate average path lengths (L), clustering (C) and the small-world index (S). We find that poetry texts generally have higher average path lengths and lower clustering than prose texts, which results in lower scores on the small-world index on average. We also calculated these scores for 100-word text segments to eliminate the possibility that text lengths may affect our results, with the same results, albeit with a smaller margin. This means that poetry is a less densely connected genre than prose. Suggestions are also made for further research.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
What makes poetic language different? An experiment in genre recognition using word co-occurrence networks in Afrikaans
Date Crossref
29/01/2025
Éditeur
National Inquiry Services Center (NISC)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Natural Language Processing TechniquesAuthorship Attribution and ProfilingTopic Modeling

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Recherche à la demande dans Crossref et Europe PMC, sans clé ; OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant requis, aucune réponse conservée. Sources et limites.