論文の概要: Creative Convergence or Imitation? Genre-Specific Homogeneity in LLM-Generated Chinese Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14430v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 15:15:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.807035
• Title: Creative Convergence or Imitation? Genre-Specific Homogeneity in LLM-Generated Chinese Literature
• Title（参考訳）: 創造的収束(Creative Convergence)と模倣(Imitation) : LLMによる中国文学における特異な均質性
• Authors: Yuanchi Ma, Kaize Shi, Hui He, Zhihua Zhang, Zhongxiang Lei, Ziliang Qiu, Renfen Hu, Jiamou Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Proppian narratologyとナラトロジー関数を取り入れた分析のための新しい理論フレームワークを提案する。 我々はProppの物語理論を拡張し、現代のウェブ物語構造に適した34の物語機能を定義した。 実験の結果、生成したテキストにおける特異な物語論理と厳密な同質化の主な理由は、現在のLLMが物語関数の意味を正しく理解できないことであることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.985893852336865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in narrative generation. However, they often produce structurally homogenized stories, frequently following repetitive arrangements and combinations of plot events along with stereotypical resolutions. In this paper, we propose a novel theoretical framework for analysis by incorporating Proppian narratology and narrative functions. This framework is used to analyze the composition of narrative texts generated by LLMs to uncover their underlying narrative logic. Taking Chinese web literature as our research focus, we extend Propp's narrative theory, defining 34 narrative functions suited to modern web narrative structures. We further construct a human-annotated corpus to support the analysis of narrative structures within LLM-generated text. Experiments reveal that the primary reasons for the singular narrative logic and severe homogenization in generated texts are that current LLMs are unable to correctly comprehend the meanings of narrative functions and instead adhere to rigid narrative generation paradigms.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は物語生成において顕著な能力を示した。 しかし、それらはしばしば構造的に均質化された物語を生み出し、しばしば反復的な配置やプロットの出来事とステレオタイプ的解決との組み合わせに追随する。 本稿では,Proppian narratology とナラティヴ関数を取り入れた分析のための新しい理論的枠組みを提案する。 このフレームワークは、LLMが生成した物語テキストの合成を分析して、その基盤となる物語論理を明らかにするのに使用される。 我々は,中国のウェブ文学を研究対象として,現代のウェブ物語構造に適した34の物語機能を定義し,Proppの物語理論を拡張した。 さらに,LLM生成テキスト内での物語構造の分析を支援するための注釈付きコーパスを構築した。 実験の結果、生成したテキストにおける特異な物語論理と厳密な同質化の主な理由は、現在のLLMが物語機能の意味を正しく理解できず、代わりに厳密な物語生成パラダイムに固執できないことである。

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