Rhetorical Pattern Finding

In this paper, we research rhetorical patterns from a musicological and computational standpoint. First, a theoretical examination of what constitutes a rhetorical pattern is conducted. Out of that examination, which includes primary sources and the study of the main composers, a formal definition of rhetorical patterns is proposed. Among the rhetorical figures, a set of imitative rhetorical figures is selected for our study, namely, epizeuxis, palilogy, synonymia, and polyptoton. Next, we design a computational model of the selected rhetorical patterns to automatically find those patterns in a corpus consisting of masses by Renaissance composer Tomás Luis de Victoria. In order to have a ground truth with which to test out our model, a group of experts manually annotated the rhetorical patterns. To deal with the problem of reaching a consensus on the annotations, a four-round Delphi method was followed by the annotators. The rhetorical patterns found by the annotators and by the algorithm are compared and their differences discussed. The algorithm reports almost all the patterns annotated by the experts and some additional patterns. The algorithm reports almost all the patterns annotated by the experts (recall: 98.11%) and some additional patterns (precision: 71.73%). These patterns correspond to rhetorical patterns within other rhetorical patterns, which were overlooked by the annotators on the basis of their contextual knowledge. These results pose issues as to how to integrate that contextual knowledge into the computational model

Exploring the Evolution of Node Neighborhoods in Dynamic Networks

Dynamic Networks are a popular way of modeling and studying the behavior of evolving systems. However, their analysis constitutes a relatively recent subfield of Network Science, and the number of available tools is consequently much smaller than for static networks. In this work, we propose a method specifically designed to take advantage of the longitudinal nature of dynamic networks. It characterizes each individual node by studying the evolution of its direct neighborhood, based on the assumption that the way this neighborhood changes reflects the role and position of the node in the whole network. For this purpose, we define the concept of \textit{neighborhood event}, which corresponds to the various transformations such groups of nodes can undergo, and describe an algorithm for detecting such events. We demonstrate the interest of our method on three real-world networks: DBLP, LastFM and Enron. We apply frequent pattern mining to extract meaningful information from temporal sequences of neighborhood events. This results in the identification of behavioral trends emerging in the whole network, as well as the individual characterization of specific nodes. We also perform a cluster analysis, which reveals that, in all three networks, one can distinguish two types of nodes exhibiting different behaviors: a very small group of active nodes, whose neighborhood undergo diverse and frequent events, and a very large group of stable nodes

シーケンシャルパターンマイニング拡張による特徴的なコード進行の抽出手法

近年，楽器演奏技術を持たないユーザーでも作曲を楽しむことができる作曲環境が注目されている．しかし，初心者が音楽理論を習得し，適切なコード進行を構成することは容易ではない．また，経験者にとっても，終止形などの特定の進行や楽曲の展開を重視したり，一定の作曲者やジャンル等を意識して楽曲を構成したりすることが考えられる．　したがって，実際の楽曲に使われている特徴的なコード進行を直感的かつ適切に構成できる作曲支援環境が必要であると考える．特徴的なコード進行とは，単によく使われているというだけではなく，音楽理論上重要視されるコード進行や，楽曲情報（作曲者やジャンルなど）・楽曲構造（小節線や楽曲の開始・終了など）と関連して用いられるコード進行である．そのようなコード進行を積極的に作曲に用いることで，和声を構成する負担が軽減され，より容易な楽曲制作が可能になると筆者は考える．　そこで本研究では，実際の楽曲のコード進行から頻出パターンマイニングの一種であるシーケンシャルパターンマイニングを拡張することで，特徴的なコード進行を定量的に発見・顕在化する手法を提案した．具体的には，アイテムへの親子関係を導入することで転回形を含むコード進行を抽出しやすくし，作曲者や小節線などの疑似アイテムを付加してマイニング制御を行うことで楽曲情報や楽曲構造を考慮したパターンを抽出できるよう拡張した．　本提案手法を楽曲150曲のコード進行データに適用した実験を行ったところ，親子関係の導入によって，support値が少なく抽出しにくいパターンや既存手法では発見できないパターンが高い最小support値で提示できるようになった．また，疑似アイテムとして楽曲のメタ情報や小節線，楽曲の開始・終了を表すアイテムを付加することにより，作曲者・ジャンルごとのコードの使用傾向を明らかにし，出現位置やコードの音価の特徴を抽出パターンとして反映することができた．電気通信大学201

Methodological contributions by means of machine learning methods for automatic music generation and classification

189 p.Ikerketa lan honetan bi gai nagusi landu dira: musikaren sorkuntza automatikoa eta sailkapena. Musikaren sorkuntzarako bertso doinuen corpus bat hartu da abiapuntu moduan doinu ulergarri berriak sortzeko gai den metodo bat sortzeko. Doinuei ulergarritasuna hauen barnean dauden errepikapen egiturek ematen dietela suposatu da, eta metodoaren hiru bertsio nagusi aurkeztu dira, bakoitzean errepikapen horien definizio ezberdin bat erabiliz.Musikaren sailkapen automatikoan hiru ataza garatu dira: generoen sailkapena, familia melodikoen taldekatzea eta konposatzaileen identifikazioa. Musikaren errepresentazio ezberdinak erabili dira ataza bakoitzerako, eta ikasketa automatikoko hainbat teknika ere probatu dira, emaitzarik hoberenak zeinek ematen dituen aztertzeko.Gainbegiratutako sailkapenaren alorrean ere binakako sailkapenaren gainean lana egin da, aurretik existitzen zen metodo bat optimizatuz. Hainbat datu baseren gainean probatu da garatutako teknika, baita konposatzaile klasikoen piezen ezaugarriez osatutako datu base batean ere