論文の概要: Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Art Provenance Searches in the Getty Provenance Index
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19093v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 14:58:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.891807
- Title: Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Art Provenance Searches in the Getty Provenance Index
- Title（参考訳）: ゲティ・プロヴァンス・インデックスにおける自然言語アート・プロヴァンス検索のための検索強化生成
- Authors: Mathew Henrickson,
- Abstract要約: 本研究は,ゲティ・プロヴァンス・インデックスに焦点をあてて,芸術研究のための検索・拡張生成フレームワークを提案する。
先行研究は、真正性を検証し、再生と法的主張を支持し、美術品の文化的・歴史的文脈を理解するために不可欠な美術品の所有権の歴史を確立している。
本手法により,意味検索や文脈要約による自然言語・多言語検索が可能となり,メタデータ構造への依存を軽減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research presents a Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework for art provenance studies, focusing on the Getty Provenance Index. Provenance research establishes the ownership history of artworks, which is essential for verifying authenticity, supporting restitution and legal claims, and understanding the cultural and historical context of art objects. The process is complicated by fragmented, multilingual archival data that hinders efficient retrieval. Current search portals require precise metadata, limiting exploratory searches. Our method enables natural-language and multilingual searches through semantic retrieval and contextual summarization, reducing dependence on metadata structures. We assess RAG's capability to retrieve and summarize auction records using a 10,000-record sample from the Getty Provenance Index - German Sales. The results show this approach provides a scalable solution for navigating art market archives, offering a practical tool for historians and cultural heritage professionals conducting historically sensitive research.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, ゲティ・プロヴァンス・インデックスに着目し, アート・プロヴァンス研究のための検索・拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。
先行研究は、真正性を検証し、再生と法的主張を支持し、美術品の文化的・歴史的文脈を理解するために不可欠な美術品の所有権の歴史を確立している。
このプロセスは、効率的な検索を妨げる断片化された多言語アーカイブデータによって複雑である。
現在の検索ポータルは正確なメタデータを必要とし、探索的な検索を制限する。
本手法により,意味検索や文脈要約による自然言語・多言語検索が可能となり,メタデータ構造への依存を軽減できる。
ゲティ・プロヴァンス・インデックス (Getty Provenance Index, German Sales) から1万レコードのサンプルを用いて, オークション記録の検索と要約を行うRAGの能力を評価する。
このアプローチは、歴史学者や文化遺産専門家が歴史的に機密性の高い研究を行うための実用的なツールとして、アートマーケットアーカイブをナビゲートするためのスケーラブルなソリューションを提供することを示している。
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