論文の概要: Using LLMs to create analytical datasets: A case study of reconstructing the historical memory of Colombia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04523v1
- Date: Wed, 03 Sep 2025 14:12:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.356023
- Title: Using LLMs to create analytical datasets: A case study of reconstructing the historical memory of Colombia
- Title（参考訳）: LLMを用いた分析データセットの作成:コロンビアの歴史記憶の再構築を事例として
- Authors: David Anderson, Galia Benitez, Margret Bjarnadottir, Shriyan Reyya,
- Abstract要約: 本研究は,大規模言語モデル(LLM)であるGPTを活用することでコロンビアの歴史的記憶に寄与する。
得られたデータセットを用いて、記述的分析と、暴力とコカ作物の根絶との関係についての研究を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6673086216831831
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Colombia has been submerged in decades of armed conflict, yet until recently, the systematic documentation of violence was not a priority for the Colombian government. This has resulted in a lack of publicly available conflict information and, consequently, a lack of historical accounts. This study contributes to Colombia's historical memory by utilizing GPT, a large language model (LLM), to read and answer questions about over 200,000 violence-related newspaper articles in Spanish. We use the resulting dataset to conduct both descriptive analysis and a study of the relationship between violence and the eradication of coca crops, offering an example of policy analyses that such data can support. Our study demonstrates how LLMs have opened new research opportunities by enabling examinations of large text corpora at a previously infeasible depth.
- Abstract（参考訳）: コロンビアは何十年にもわたって武力紛争に巻き込まれてきたが、最近まで、暴力の体系的な文書はコロンビア政府にとって優先事項ではなかった。
この結果、公に入手可能な紛争情報が欠落し、その結果、歴史的な記録が欠落した。
本研究は,大規模言語モデル(LLM)であるGPTを用いて,20万件以上の暴力関連新聞記事をスペイン語で読み解き,回答することで,コロンビアの歴史的記憶に寄与する。
得られたデータセットを用いて、記述的分析と、暴力とコカ作物の根絶との関係についての研究を行い、そのようなデータを支援できる政策分析の例を示す。
本研究は, LLMが従来不可能であった大文字コーパスの検査を可能にすることによって, 新たな研究機会を開拓したことを示すものである。
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