論文の概要: Cultural Analytics for Good: Building Inclusive Evaluation Frameworks for Historical IR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11874v1
• Date: Sat, 17 Jan 2026 01:54:55 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-01-21 12:31:12.807956
• Title: Cultural Analytics for Good: Building Inclusive Evaluation Frameworks for Historical IR
• Title（参考訳）: 良いもののための文化的分析:歴史的IRのための包括的評価フレームワークの構築
• Authors: Suchana Datta, Dwaipayan Roy, Derek Greene, Gerardine Meaney, Karen Wade, Philipp Mayr,
• Abstract要約: この研究は、情報検索と文化的分析の分野を橋渡しし、歴史的知識への公平なアクセスを支援する。 The British Library BL19 digital collection, we construct a benchmark for studies in language, terminology and retrieve in the 19th century fiction and non-fiction。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.217528366941651
• License:
• Abstract: This work bridges the fields of information retrieval and cultural analytics to support equitable access to historical knowledge. Using the British Library BL19 digital collection (more than 35,000 works from 1700-1899), we construct a benchmark for studying changes in language, terminology and retrieval in the 19th-century fiction and non-fiction. Our approach combines expert-driven query design, paragraph-level relevance annotation, and Large Language Model (LLM) assistance to create a scalable evaluation framework grounded in human expertise. We focus on knowledge transfer from fiction to non-fiction, investigating how narrative understanding and semantic richness in fiction can improve retrieval for scholarly and factual materials. This interdisciplinary framework not only improves retrieval accuracy but also fosters interpretability, transparency, and cultural inclusivity in digital archives. Our work provides both practical evaluation resources and a methodological paradigm for developing retrieval systems that support richer, historically aware engagement with digital archives, ultimately working towards more emancipatory knowledge infrastructures.
• Abstract（参考訳）: この研究は、情報検索と文化的分析の分野を橋渡しし、歴史的知識への公平なアクセスを支援する。 英国図書館BL19デジタルコレクション(1700年から1899年までの35,000作品以上)を用いて、19世紀のフィクションやノンフィクションにおける言語、用語、検索の変化を研究するためのベンチマークを構築した。 我々のアプローチは、専門家主導のクエリ設計、段落レベルの関連アノテーション、およびLarge Language Model (LLM) の支援を組み合わせて、人間の専門知識に基づくスケーラブルな評価フレームワークを構築します。 我々は,フィクションからノンフィクションへの知識伝達に注目し,小説における物語的理解と意味的豊かさが,学術的・事実的資料の検索をいかに改善するかを考察する。 この学際的な枠組みは、検索精度を向上するだけでなく、デジタルアーカイブにおける解釈可能性、透明性、文化的傾向を促進する。 我々の研究は、デジタルアーカイブとのよりリッチで歴史的に認識された関わりを支援する検索システムを開発するための実践的評価資源と方法論パラダイムの両方を提供する。

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