Testing Rhythmic Stylometry with a Corpus of Lope de Vega’s Securely Attributed Comedias
DOI:
https://doi.org/10.24197/6dkssk45Keywords:
rhythmic stylometry, authorship attribution, Lope de Vega, Spanish Golden Age theatre, machine learningAbstract
This article evaluates the discriminative capacity of rhythmic stylometry in a controlled setting for authorship attribution in Spanish Golden Age theatre. Using a binary corpus of securely attributed comedias by Lope de Vega contrasted with a large set of non-Lope plays, works are represented through frequencies of stress-based rhythmic patterns obtained via automatic scansion. Supervised classification models are applied, and performance is shown to concentrate in a window of frequent patterns, approximately between 100 and 200, reaching F1 values close to 95%. Although the results are promising, error analysis reveals recurrent false negatives, including two autograph plays, indicating room for improvement and recommending interpretive caution when applying the method to disputed cases.
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