論文の概要: HistoLens: An LLM-Powered Framework for Multi-Layered Analysis of Historical Texts -- A Case Application of Yantie Lun

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09978v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 06:21:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:34.272431
• Title: HistoLens: An LLM-Powered Framework for Multi-Layered Analysis of Historical Texts -- A Case Application of Yantie Lun
• Title（参考訳）: HistoLens: 歴史的テキストの多層解析のためのLLMを利用したフレームワーク - Yantie Lun の事例-
• Authors: Yifan Zeng,
• Abstract要約: HistoLensは、Large Language Models (LLMs)に基づく歴史的テキストのための多層解析フレームワークである。 HistoLensは、名前付きエンティティ認識、知識グラフの構築、地理情報可視化など、NLP技術を統合している。 本稿は,多次元・視覚的・定量的手法を用いて,ヒストレンスが「ヤンティー・ルン」の西漢文化を探索する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
• License:
• Abstract: This paper proposes HistoLens, a multi-layered analysis framework for historical texts based on Large Language Models (LLMs). Using the important Western Han dynasty text "Yantie Lun" as a case study, we demonstrate the framework's potential applications in historical research and education. HistoLens integrates NLP technology (especially LLMs), including named entity recognition, knowledge graph construction, and geographic information visualization. The paper showcases how HistoLens explores Western Han culture in "Yantie Lun" through multi-dimensional, visual, and quantitative methods, focusing particularly on the influence of Confucian and Legalist thoughts on political, economic, military, and ethnic. We also demonstrate how HistoLens constructs a machine teaching scenario using LLMs for explainable analysis, based on a dataset of Confucian and Legalist ideas extracted with LLM assistance. This approach offers novel and diverse perspectives for studying historical texts like "Yantie Lun" and provides new auxiliary tools for history education. The framework aims to equip historians and learners with LLM-assisted tools to facilitate in-depth, multi-layered analysis of historical texts and foster innovation in historical education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) に基づく歴史的テキストの多層解析フレームワークHistoLensを提案する。 重要な西漢文『ヤンティー・ルン』を事例研究として、歴史的研究・教育における枠組みの潜在的応用を実証する。 HistoLensは、名前付きエンティティ認識、知識グラフの構築、地理情報可視化を含むNLP技術(特にLLM)を統合している。 本稿は、ヒストレンスが「ヤンティー・ルン」の西漢文化を多次元的、視覚的、定量的に探究し、特に政治、経済、軍事、民族に対する儒教と法学者の思想の影響に焦点を当てた。 また,LLM支援を用いて抽出した儒教と法学者のアイデアのデータセットに基づいて,LLMを用いて機械教育シナリオを構築する方法を示した。 このアプローチは「ヤンティー・ルン」のような歴史文献の研究に新しく多様な視点を与え、歴史教育のための新しい補助ツールを提供する。 この枠組みは歴史学者や学習者にLLM支援ツールを付与することを目的としており、歴史文献の奥深く多層的な分析を促進し、歴史教育の革新を促進することを目的としている。

関連論文リスト

• Investigating Expert-in-the-Loop LLM Discourse Patterns for Ancient Intertextual Analysis [0.0]
  この研究は、大きな言語モデルがテキスト間の直接引用、暗示、エコーを検出することを実証している。 このモデルは、長いクエリパスと、偽のテキスト間の依存を含めることに苦労する。 提案するプリンシパル・イン・ザ・ループ手法は、テキスト間研究にスケーラブルなアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T13:23:11Z)
• Exploring the landscape of large language models: Foundations, techniques, and challenges [8.042562891309414]
  この記事では、コンテキスト内学習の力学と微調整アプローチのスペクトルについて光を当てている。 革新的な強化学習フレームワークを通じて、LLMが人間の好みとより緊密に連携する方法について検討する。 LLMデプロイメントの倫理的側面は議論され、マインドフルで責任あるアプリケーションの必要性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T08:01:20Z)
• Large Language Models for Education: A Survey and Outlook [69.02214694865229]
  各視点の技術的進歩を体系的にレビューし、関連するデータセットとベンチマークを整理し、教育におけるLSMの展開に伴うリスクと課題を特定する。 本調査は、LLMの力を利用して教育実践を変革し、より効果的なパーソナライズされた学習環境を育むための、教育者、研究者、政策立案者のための総合的な技術図を提供することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T21:04:29Z)
• AC-EVAL: Evaluating Ancient Chinese Language Understanding in Large Language Models [15.490610582567543]
  AC-EVALは、大規模言語モデル(LLM)の高度な知識と推論能力を評価するために設計されたベンチマークである。 このベンチマークは歴史的事実、地理、社会慣習、芸術、哲学、古典詩、散文を含む13のタスクで構成されている。 英語と中国語の両方に合わせた最高性能LLMの評価は、古代のテキスト理解を向上する大きな可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T10:24:37Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• When LLMs Meet Cunning Texts: A Fallacy Understanding Benchmark for Large Language Models [59.84769254832941]
  本稿では,人間が理解し易いが,理解し難い文を含むFaLlacy Understanding Benchmark (FLUB)を提案する。 具体的には、FLUBが焦点を絞ったcunningテキストは、主に、実際のインターネット環境から収集されたトリッキーでユーモラスで誤解を招くテキストで構成されている。 FLUBに基づいて,複数の代表および先進LLMの性能について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T22:12:53Z)
• History, Development, and Principles of Large Language Models-An Introductory Survey [15.875687167037206]
  自然言語処理(NLP)の基盤となる言語モデル 数十年にわたる広範な研究を経て、言語モデリングは、初期統計言語モデル(SLM)から、大規模言語モデル(LLM)の現代的景観へと進歩してきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T01:18:15Z)
• Evaluating, Understanding, and Improving Constrained Text Generation for Large Language Models [49.74036826946397]
  本研究では,大言語モデル(LLM)の制約付きテキスト生成について検討する。 本研究は主に,制約を語彙型,構造型,関係型に分類するオープンソース LLM に重点を置いている。 その結果、LLMの能力と不足を照らし、制約を取り入れ、制約付きテキスト生成における将来の発展に対する洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T03:58:49Z)
• Eva-KELLM: A New Benchmark for Evaluating Knowledge Editing of LLMs [54.22416829200613]
  Eva-KELLMは、大規模言語モデルの知識編集を評価するための新しいベンチマークである。 実験結果から, 生文書を用いた知識編集手法は, 良好な結果を得るには有効ではないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-19T09:17:19Z)
• How to use LLMs for Text Analysis [0.0]
  本稿では,社会科学における多目的テキスト分析手法としてLarge Language Models (LLM)を紹介する。 LLMは使いやすく、安価で、高速で、幅広いテキスト分析タスクに適用できるため、多くの学者はLLMがテキスト解析の方法を変えると考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T19:54:15Z)
• A Comprehensive Overview of Large Language Models [68.22178313875618]
  大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 本稿では, LLM関連概念の幅広い範囲について, 既存の文献について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T20:01:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。