論文の概要: Annotating References to Mythological Entities in French Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18270v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 08:29:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:16.591647
• Title: Annotating References to Mythological Entities in French Literature
• Title（参考訳）: フランス文学における神話的存在について
• Authors: Thierry Poibeau,
• Abstract要約: 我々は,現代・現代フランス文学におけるローマ神話やギリシア神話の実体に言及するための大型言語モデル (LLM) の関連性を探究する。 LLMは、文学作家による神話的参照の使用に関する解釈的な洞察を提供することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.048967716428702
• License:
• Abstract: In this paper, we explore the relevance of large language models (LLMs) for annotating references to Roman and Greek mythological entities in modern and contemporary French literature. We present an annotation scheme and demonstrate that recent LLMs can be directly applied to follow this scheme effectively, although not without occasionally making significant analytical errors. Additionally, we show that LLMs (and, more specifically, ChatGPT) are capable of offering interpretative insights into the use of mythological references by literary authors. However, we also find that LLMs struggle to accurately identify relevant passages in novels (when used as an information retrieval engine), often hallucinating and generating fabricated examples-an issue that raises significant ethical concerns. Nonetheless, when used carefully, LLMs remain valuable tools for performing annotations with high accuracy, especially for tasks that would be difficult to annotate comprehensively on a large scale through manual methods alone.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現代・現代フランス文学におけるローマ神話とギリシア神話の関連性について解説するため,大規模言語モデル(LLMs)の関連性について考察する。 本稿では,この手法を効果的に適用するために,最近のLCMを直接適用できることを実証する。 さらに,LLM(およびより具体的にはChatGPT)は,文学作家による神話的参照の使用に関する解釈的洞察を提供することができることを示した。 しかし、LLMは、小説(情報検索エンジンとして使われる場合)の関連パスを正確に特定するのに苦労しており、しばしば、創作例を幻覚させ、生成させることは、重大な倫理的懸念を引き起こす問題である。 それにもかかわらず、慎重に使用すると、特に手作業だけで大規模に注釈を付けるのが難しくなるタスクに対して、LDMは高い精度でアノテーションを実行するための貴重なツールであり続ける。

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