本研究では,文学作品のテキストデータを用いた年次予測の可能性を検討した.まず,芥川龍之介の作品を対象に,TF-IDFを特徴量として複数の回帰モデルを用い,初出年の予測を行った.その後,青空文庫に収録された大量の作品に対象を拡大し,同様に年次予測を試みた.いずれの場合も,予測は一定の精度で可能であることが示され,使用される語彙のパタンが年次の推定に有効であることがわかった.特に,ランダムフォレスト回帰が他のモデルと比較して優れた予測性能を示した.

文学作品の執筆時期を推定する研究は,作家の文体変化や歴史的背景を分析するうえで重要な役割を果たしている.特に,執筆年次が不明な作品や,作家の創作活動における時期ごとの作風の変化を探る研究では,文章の特徴量を定量的に分析する手法が有効とされている.こうした研究は,文学作品だけでなく,歴史的文章や手紙の分類,文章鑑定など幅広い分野で応用可能である.金(2009)は,芥川龍之介の作品を対象として執筆時期推定を試みた[1].形態素解析を用いて文章中の助詞や句読点の使用頻度を特徴量とし,線形回帰(LR)ランダムフォレスト回帰(RFR)やサポートベクター回帰(SVR)といった手法で分析を行った.その結果,特定の助詞の使用頻度が執筆年次に応じて変化していることが明らかとなり,特にRFRやSVRでは高い予測精度が得られた.これにより,形態素レベルの文法要素が執筆時期の推定において有効な手掛かりとなり得ることが示されている.しかし,他の類似の研究を含めても,対象とする作家のバラエティや作品数,また分析に用いる指標が少ないことが課題として残されている.本研究では,こうした課題に対応するため,芥川龍之介の作品に加え,青空文庫に収録された複数の作家の作品を対象に,執筆時期推定の可能性を検証した.分析には語彙情報を重視するTF-IDFを特徴量として用い,回帰モデルを構築した.まず,芥川龍之介の作品に実験を行い,その後,多くの作家の多くの作品を対象に同様の手法を適用した.以上のことを通して本研究は,語彙情報を活用した執筆時期推定の有効性を示し,文体変化分析の拡張に寄与するものである.