論文の概要: Revisiting Northrop Frye's Four Myths Theory with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15678v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 16:02:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.118843
• Title: Revisiting Northrop Frye's Four Myths Theory with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるノースロップ・フライの4つの神話理論の再検討
• Abstract要約: ノースロップ・フライの4つの基本的物語ジャンルの理論は文学的批判に大きな影響を与えた。 パターンに基づく分析を補完する新しいキャラクタ関数フレームワークを提案する。 4つの普遍的性格関数(主人公,メンター,アンタゴニスト,仲間)をユングの精神構造成分にマッピングすることで導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Northrop Frye's theory of four fundamental narrative genres (comedy, romance, tragedy, satire) has profoundly influenced literary criticism, yet computational approaches to his framework have focused primarily on narrative patterns rather than character functions. In this paper, we present a new character function framework that complements pattern-based analysis by examining how archetypal roles manifest differently across Frye's genres. Drawing on Jungian archetype theory, we derive four universal character functions (protagonist, mentor, antagonist, companion) by mapping them to Jung's psychic structure components. These functions are then specialized into sixteen genre-specific roles based on prototypical works. To validate this framework, we conducted a multi-model study using six state-of-the-art Large Language Models (LLMs) to evaluate character-role correspondences across 40 narrative works. The validation employed both positive samples (160 valid correspondences) and negative samples (30 invalid correspondences) to evaluate whether models both recognize valid correspondences and reject invalid ones. LLMs achieved substantial performance (mean balanced accuracy of 82.5%) with strong inter-model agreement (Fleiss' $κ$ = 0.600), demonstrating that the proposed correspondences capture systematic structural patterns. Performance varied by genre (ranging from 72.7% to 89.9%) and role (52.5% to 99.2%), with qualitative analysis revealing that variations reflect genuine narrative properties, including functional distribution in romance and deliberate archetypal subversion in satire. This character-based approach demonstrates the potential of LLM-supported methods for computational narratology and provides a foundation for future development of narrative generation methods and interactive storytelling applications.
• Abstract（参考訳）: ノースロップ・フライの4つの基本的な物語ジャンル(コメディー、ロマンス、悲劇、風刺)の理論は文学的批判に大きな影響を与えてきたが、彼の枠組みに対する計算的アプローチは、主にキャラクター機能よりも物語のパターンに焦点を当てている。 本稿では,Fryeのジャンルにおいて,古細菌の役割がどう異なるかを調べることで,パターンに基づく分析を補完する新しいキャラクタ機能フレームワークを提案する。 ユングアーキタイプ理論に基づいて、ユングの精神構造成分にマッピングすることで4つの普遍的性格関数(主人公、メンター、敵、仲間)を導出する。 これらの機能はその後、原典型作品に基づく16のジャンル特有な役割に特化される。 この枠組みを検証するために、40の物語作品にまたがるキャラクタロール対応を評価するために、6つの最先端大言語モデル(LLM)を用いてマルチモデル研究を行った。 この検証では、正のサンプル(160個の有効な対応)と負のサンプル(30個の無効対応)の両方を用いて、モデルが有効な対応を認識し、無効なものを拒否するか否かを評価した。 LLMは、強いモデル間合意(Fleissの$κ$ = 0.600)でかなりの性能(平均82.5%のバランスの取れた精度)を達成し、提案された対応が体系的な構造パターンを捉えることを示した。 ジャンル(72.7%から89.9%)や役割(52.5%から99.2%)によってパフォーマンスが変化し、質的な分析から、ロマンスにおける機能的分布や風刺における故意の根本的転化など、真の物語特性を反映していることが明らかとなった。 このキャラクタベースのアプローチは、LLMが支援する計算ナラトロジー手法の可能性を実証し、物語生成手法と対話型ストーリーテリングアプリケーションの開発のための基盤を提供する。

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