論文の概要: THIVLVC: Retrieval Augmented Dependency Parsing for Latin

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05564v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 08:05:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.710204
• Title: THIVLVC: Retrieval Augmented Dependency Parsing for Latin
• Title（参考訳）: THIVLVC:ラテン文字の検索拡張依存性解析
• Abstract要約: EvaLatin 2026 Dependency Parsingタスクの2段階システムである THIVLVC について述べる。 ラテン文が与えられた場合、文長とPOS n-gram類似度を用いてCIRCSEツリーバンクから構造的に類似したエントリを検索する。 検索した例とUDガイドラインを用いて,UDPipeからベースラインパースを改良する大規模言語モデルを提案する。 詩(セネカ)では、HIVLVCはUDPipeベースラインを+17ポイント上回るCLASを改善し、散文(Thomas Aquinas)では+1.5CLASである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe THIVLVC, a two-stage system for the EvaLatin 2026 Dependency Parsing task. Given a Latin sentence, we retrieve structurally similar entries from the CIRCSE treebank using sentence length and POS n-gram similarity, then prompt a large language model to refine the baseline parse from UDPipe using the retrieved examples and UD annotation guidelines. We submit two configurations: one without retrieval and one with retrieval (RAG). On poetry (Seneca), THIVLVC improves CLAS by +17 points over the UDPipe baseline; on prose (Thomas Aquinas), the gain is +1.5 CLAS. A double-blind error analysis of 300 divergences between our system and the gold standard reveals that, among unanimous annotator decisions, 53.3% favour THIVLVC, showing annotation inconsistencies both within and across treebanks.
• Abstract（参考訳）: EvaLatin 2026 Dependency Parsingタスクの2段階システムである THIVLVC について述べる。 文長とPOS n-gramの類似性を用いてCIRCSEツリーバンクから構造的に類似したエントリを検索し,抽出した例とUDガイドラインを用いてUDPipeからベースラインパースを改良する大規模言語モデルを提案する。 検索なしと検索付き(RAG)の2つの構成を提出する。 詩(セネカ)では、HIVLVC は UDPipe のベースラインに +17 点の CLAS を改良し、散文(Thomas Aquinas)では +1.5 CLAS となる。 システムと金本位制の間の300の相違点を二重盲検で分析したところ、53.3%が THIVLVC を好んでおり、ツリーバンク内外のアノテーションの不整合を示していることが判明した。

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