Los analistas literarios han notado desde hace mucho tiempo la mano de otro autor en Enrique VIII de Shakespeare. Ahora una red neuronal ha identificado las escenas específicas en cuestión y quién las escribió.
Durante gran parte de su vida, William Shakespeare fue el dramaturgo de una compañía de teatro llamada The King’s Men que interpretó sus obras en las orillas del río Támesis en Londres. Cuando Shakespeare murió en 1616, la compañía necesitó un reemplazo y recurrió a uno de los dramaturgos más prolíficos y famosos de la época, un hombre llamado John Fletcher.
La fama de Fletcher se ha extinguido desde entonces. Pero en 1850, un analista literario llamado James Spedding notó una notable similitud entre las obras de Fletcher y los pasajes de Enrique VIII de Shakespeare. Spedding concluyó que Fletcher y Shakespeare deben haber colaborado en la obra.
La evidencia proviene de estudios de las idiosincrasias lingüísticas de cada autor y de cómo aparecen en Enrique VIII. Por ejemplo, Fletcher a menudo escribe “ye” en vez de “you” y “ém” en vez de “them”. También tendió a añadir la palabra señor o todavía o al lado de una línea estándar de pentágono para crear una sexta sílaba extra.
Estas características permitieron que Spedding y otros analistas sugirieran que Fletcher debió estar involucrado. Pero la forma exacta en que se dividió el juego es muy discutida. Y otros críticos han sugerido que otro dramaturgo inglés, Philip Massinger, fue en realidad el coautor de Shakespeare.
Por eso, a los analistas e historiadores les encantaría determinar, de una vez por todas, quién escribió qué partes de Enrique VIII.
Entra Petr Plecháč en la Academia Checa de Ciencias en Praga, quien dice que ha resuelto el problema utilizando el aprendizaje automático para identificar la autoría de más o menos cada línea de la obra. “Nuestros resultados apoyan la división canónica de la obra entre William Shakespeare y John Fletcher propuesta por James Spedding”, dice Plecháč
En principio, el nuevo enfoque es sencillo. Los algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado durante algunos años para identificar patrones distintivos en la forma en que los autores escriben.
La técnica utiliza un cuerpo de la obra del autor para entrenar el algoritmo y un cuerpo de trabajo diferente y más pequeño para probarlo. Sin embargo, dado que el estilo literario de un autor puede cambiar a lo largo de su vida, es importante asegurarse de que todas las obras tengan el mismo estilo.
Una vez que el algoritmo ha aprendido el estilo en términos de las palabras y patrones rítmicos más usados, es capaz de reconocerlo en textos que nunca ha visto.
Plecháč sigue exactamente esta técnica. Primero entrena el algoritmo para reconocer el estilo de Shakespeare usando otras obras escritas al mismo tiempo que Enrique VIII. Estas obras son The Tragedy of Coriolanus, The Tragedy of Cymbeline, The Winter’s Tale y The Tempest.
Luego entrena el algoritmo para reconocer el trabajo de John Fletcher utilizando obras de teatro que escribió en esa época: Valentinian, Monsieur Thomas, The Woman’s Prize y Bonduca.
Finalmente, suelta el algoritmo de Enrique VIII y le pide que determine el autor del texto, usando una técnica de ventana rodante para desplazarse por la obra.
Los resultados son interesantes. Tienden a estar de acuerdo con el análisis de Spedding de que Fletcher escribió escenas que representaban casi la mitad de la obra. Sin embargo, el algoritmo permite un enfoque más detallado que revela cómo la autoría a veces cambia no sólo para nuevas escenas, sino también hacia el final de las anteriores. Por ejemplo, en el Acto 3, Escena 2, el modelo sugiere una autoría mixta después de la línea 2081 y encuentra que Shakespeare toma el control completamente en la línea 2200, antes del comienzo del Acto 4, Escena 1.
Plecháč también entrenó a su modelo para reconocer el trabajo de Philip Massinger, pero encuentra poca evidencia de su participación. “La participación de Philip Massinger es bastante improbable”, concluye.
Es un trabajo interesante que muestra cómo los lingüistas y analistas literarios están utilizando el aprendizaje automático para comprender mejor nuestro pasado literario.
Sin embargo, queda mucho por hacer. Por ejemplo, cuando los algoritmos de visión artificial fueron entrenados para reconocer el estilo artístico, los informáticos rápidamente descubrieron cómo extraer un estilo y aplicarlo a otras imágenes, utilizando una técnica conocida como transferencia de estilo neural. De la noche a la mañana, se hizo posible dar a una fotografía ordinaria el estilo de un Van Gogh o de un Monet.
Esto plantea la cuestión de si es posible una técnica similar para el texto. ¿Sería posible transformar un ensayo, o incluso un artículo para MIT Technology Review, en el estilo de Shakespeare o John Fletcher, por ejemplo?
Lamentablemente, todavía no, salvo en la trivial forma de sustituir palabras como them por `em y así sucesivamente. Esto se debe en gran medida a que la estructura subyacente de la comunicación no es suficientemente comprendida por los lingüistas o sus cargas algorítmicas.
Fuente:
MIT Technology Review