論文の概要: Are Proverbs the New Pythian Oracles? Exploring Sentiment in Greek Sayings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13341v1
- Date: Wed, 15 Oct 2025 09:26:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.595692
- Title: Are Proverbs the New Pythian Oracles? Exploring Sentiment in Greek Sayings
- Title（参考訳）: プロバーブは新しいピキアのオラクルか? - ギリシャの発言の感性を探る
- Authors: Katerina Korre, John Pavlopoulos,
- Abstract要約: 多くの文化は、この現象の口伝的な伝統のために、自分たちのコミュニティ内で伝統的な知恵を保っている。
我々は,ギリシアの格言に焦点を合わせ,その感情を分析する。ギリシア語格言の注釈付きデータセットから離れ,それを現地の方言を含むように拡張し,注釈付き格言を効果的にマッピングする。
以上の結果から,LLMは,特に非伝統的な感情極性タスクとしてアプローチした場合に,証明者の感情を十分に正確に表現することができることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.504420555977041
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Proverbs are among the most fascinating linguistic phenomena that transcend cultural and linguistic boundaries. Yet, much of the global landscape of proverbs remains underexplored, as many cultures preserve their traditional wisdom within their own communities due to the oral tradition of the phenomenon. Taking advantage of the current advances in Natural Language Processing (NLP), we focus on Greek proverbs, analyzing their sentiment. Departing from an annotated dataset of Greek proverbs, we expand it to include local dialects, effectively mapping the annotated sentiment. We present (1) a way to exploit LLMs in order to perform sentiment classification of proverbs, (2) a map of Greece that provides an overview of the distribution of sentiment, (3) a combinatory analysis in terms of the geographic position, dialect, and topic of proverbs. Our findings show that LLMs can provide us with an accurate enough picture of the sentiment of proverbs, especially when approached as a non-conventional sentiment polarity task. Moreover, in most areas of Greece negative sentiment is more prevalent.
- Abstract（参考訳）: プロバーブは、文化的・言語的境界を超えた最も魅力的な言語現象の1つである。
しかし、この現象の口伝的な伝統のため、多くの文化が独自のコミュニティの中で伝統的な知恵を保っているため、証明のグローバルな景観の多くは未発見のままである。
自然言語処理(NLP)の現在の進歩を生かして,ギリシャの証明に注目し,その感情を分析した。
ギリシア語の格言の注釈付きデータセットとは別に、現地の方言を含むように拡張し、注釈付き感情を効果的にマッピングします。
本研究では,(1)実感分類を行うための LLM の利用方法,(2)感傷の分布を概観するギリシャの地図,(3)地理的位置,方言,および実情の話題の組合せ分析について述べる。
以上の結果から,LLMは,特に非伝統的な感情極性タスクとしてアプローチした場合に,証明者の感情を十分に正確に表現することができることが示唆された。
さらに、ギリシャのほとんどの地域では、ネガティブな感情が一般的である。
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