論文の概要: Analyzing Nobel Prize Literature with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18142v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 13:03:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:31.701686
• Title: Analyzing Nobel Prize Literature with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたノーベル文学研究
• Authors: Yang Zhenyuan, Liu Zhengliang, Zhang Jing, Lu Cen, Tai Jiaxin, Zhong Tianyang, Li Yiwei, Zhao Siyan, Yao Teng, Liu Qing, Yang Jinlin, Liu Qixin, Li Zhaowei, Wang Kexin, Ma Longjun, Zhu Dajiang, Ren Yudan, Ge Bao, Zhang Wei, Qiang Ning, Zhang Tuo, Liu Tianming,
• Abstract要約: 本研究では,高度言語モデル(LLM),特にo1モデルの文芸分析における能力について検討する。 ハン・カンの「9章」、2024年の受賞者ジョン・フォッセの「友情」、2023年の受賞者ジョン・フォッセの2つのノーベル文学賞を受賞した短編小説に焦点を当て、AIが複雑な文学的要素と関わり得る程度について調査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.058237897358078
• License:
• Abstract: This study examines the capabilities of advanced Large Language Models (LLMs), particularly the o1 model, in the context of literary analysis. The outputs of these models are compared directly to those produced by graduate-level human participants. By focusing on two Nobel Prize-winning short stories, 'Nine Chapters' by Han Kang, the 2024 laureate, and 'Friendship' by Jon Fosse, the 2023 laureate, the research explores the extent to which AI can engage with complex literary elements such as thematic analysis, intertextuality, cultural and historical contexts, linguistic and structural innovations, and character development. Given the Nobel Prize's prestige and its emphasis on cultural, historical, and linguistic richness, applying LLMs to these works provides a deeper understanding of both human and AI approaches to interpretation. The study uses qualitative and quantitative evaluations of coherence, creativity, and fidelity to the text, revealing the strengths and limitations of AI in tasks typically reserved for human expertise. While LLMs demonstrate strong analytical capabilities, particularly in structured tasks, they often fall short in emotional nuance and coherence, areas where human interpretation excels. This research underscores the potential for human-AI collaboration in the humanities, opening new opportunities in literary studies and beyond.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高度言語モデル(LLM),特にo1モデルの文芸分析における能力について検討する。 これらのモデルの出力は、大学院レベルの人間の参加者が生成したものと直接比較される。 ノーベル文学賞を受賞したハン・カンの短編小説「9章」、2024年のラウレテートの「友情」、2023年のラウレテートのジョン・フォッセの「友情」に焦点を当て、この研究はAIが神学的分析、テクスチュアリティ、文化的・歴史的文脈、言語的・構造的革新、文字発達といった複雑な文学的要素にどの程度関与できるかを探求している。 ノーベル賞の権威と文化的、歴史的、言語的な豊かさに重点を置くことを考えると、これらの作品にLLMを適用することは、人間とAIの両方の解釈アプローチをより深く理解している。 この研究はテキストにコヒーレンス、創造性、忠実さの質的および定量的評価を使用し、典型的には人間の専門性のために確保されるタスクにおけるAIの強みと限界を明らかにする。 LLMは、特に構造化されたタスクにおいて強力な分析能力を示すが、人間の解釈が優れている領域である感情的なニュアンスやコヒーレンスに欠けることが多い。 本研究は人文科学における人間とAIの連携の可能性を強調し,文学研究等の新たな機会を開くものである。

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