Rantanplan, Fast and Accurate Syllabification and Scansion of Spanish Poetry

• Autores: Javier de la Rosa Pérez, Álvaro Pérez, Laura Hernández, Salvador Ros Muñoz, Elena González-Blanco García
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 65, 2020, págs. 83-90
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Rantanplan, silabación y escansión rápidas de poesía española
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• Resumen
  • español

    El análisis automatizado de corpus de poesía española carece de la riqueza de las herramientas disponibles para el inglés. Las opciones existentes adolecen de una serie de problemas: se limitan a versos endecasílabos de métrica fija, no están disponibles públicamente, el procedimiento de silabación no está probado a fondo, y su velocidad es mejorable. Este artículo presenta nuevos métodos para contrarrestar estos problemas. Para la silabación, contribuimos con nuestro propio método, así como un corpus elaborado manualmente. Para la escansión, nuestro enfoque se basa en una heurística para la aplicación de figuras retóricas que alteran la longitud métrica. La evaluación experimental demuestra que tanto la poesía de métrica fija como la de métrica mixta se analizan con éxito, obteniéndose patrones métricos con mayor precisión (mejoras de un 2% y un 15%, respectivamente), y en una fracción del tiempo que otros métodos necesitan (ejecutándose al menos 100 veces más rápido).

  • English

    Automated analysis of Spanish poetry corpora lacks the richness of tools available for English. The existing options suffer from a number of issues: are limited to fixed-metre hendecasyllabic verses, are not publicly available, the syllabification procedure underneath is not thoroughly tested, and their speed is questionable. This paper introduces new methods to alleviate these concerns. For syllabification, we contribute with our own method and manually crafted corpus. For scansion, our approach is based on a heuristic for the application of rhetorical figures that alter metrical length. Experimental evaluation shows that both fixed-metre and mixed-metre poetry can be successfully analyzed, producing metrical patterns more accurately (increasing accuracy by 2% and 15%, respectively), and at a fraction of the time other methods need (running at least 100 times faster).