論文の概要: Pragya: An AI-Based Semantic Recommendation System for Sanskrit Subhasitas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06607v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 16:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.899089
• Title: Pragya: An AI-Based Semantic Recommendation System for Sanskrit Subhasitas
• Title（参考訳）: Pragya: Sanskrit SubhasitasのためのAIベースのセマンティックレコメンデーションシステム
• Authors: Tanisha Raorane, Prasenjit Kole,
• Abstract要約: 本稿では,サブハシタスのセマンティックレコメンデーションのための検索拡張型生成フレームワークであるPragyaを紹介する。 我々は、モチベーション、友情、思いやりといったテーマタグを付した200節のデータセットをキュレートする。 文埋め込み(IndicBERT)を用いて、システムはユーザクエリに関連するトップkの単語を検索する。 得られた結果は生成モデルに渡され、翻訳、翻訳、文脈説明が生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Sanskrit Subhasitas encapsulate centuries of cultural and philosophical wisdom, yet remain underutilized in the digital age due to linguistic and contextual barriers. In this work, we present Pragya, a retrieval-augmented generation (RAG) framework for semantic recommendation of Subhasitas. We curate a dataset of 200 verses annotated with thematic tags such as motivation, friendship, and compassion. Using sentence embeddings (IndicBERT), the system retrieves top-k verses relevant to user queries. The retrieved results are then passed to a generative model (Mistral LLM) to produce transliterations, translations, and contextual explanations. Experimental evaluation demonstrates that semantic retrieval significantly outperforms keyword matching in precision and relevance, while user studies highlight improved accessibility through generated summaries. To our knowledge, this is the first attempt at integrating retrieval and generation for Sanskrit Subhasitas, bridging cultural heritage with modern applied AI.
• Abstract（参考訳）: サンスクリット・サブハシタスは、何世紀にもわたる文化的・哲学的な知恵をカプセル化しているが、言語的・文脈的な障壁のため、デジタル時代には未利用のままである。 本稿では,サブハシタスのセマンティックレコメンデーションのための検索拡張世代(RAG)フレームワークであるPragyaを紹介する。 我々は、モチベーション、友情、思いやりといったテーマタグを付した200節のデータセットをキュレートする。 文埋め込み(IndicBERT)を用いて、システムはユーザクエリに関連するトップkの単語を検索する。 得られた結果は生成モデル(Mistral LLM)に渡され、翻訳、翻訳、文脈説明が生成される。 実験により,セマンティック検索がキーワードマッチングの精度と妥当性を著しく上回っているのに対し,ユーザスタディでは,生成した要約によるアクセシビリティの向上が強調されている。 われわれの知る限り、これはサンスクリット・サブハシタスの検索と生成を統合する最初の試みであり、現代の応用AIと文化遺産を橋渡ししている。

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