論文の概要: Agent-Driven Corpus Linguistics: A Framework for Autonomous Linguistic Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07189v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 15:14:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.603164
• Title: Agent-Driven Corpus Linguistics: A Framework for Autonomous Linguistic Discovery
• Title（参考訳）: エージェント駆動コーパス言語:自律言語発見のためのフレームワーク
• Authors: Jia Yu, Weiwei Yu, Pengfei Xiao, Fukun Xing,
• Abstract要約: コーパス言語学は伝統的に、仮説を定式化し、クエリを構築し、結果を解釈するために人間の研究者に依存してきた。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を構造化ツール利用インタフェースを介してコーパスクエリエンジンに接続する手法であるエージェント駆動コーパス言語学を提案する。 制約のないLLM生成とは異なり、すべての発見は検証可能なコーパスの証拠に固定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.954006174763915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Corpus linguistics has traditionally relied on human researchers to formulate hypotheses, construct queries, and interpret results - a process demanding specialized technical skills and considerable time. We propose Agent-Driven Corpus Linguistics, an approach in which a large language model (LLM), connected to a corpus query engine via a structured tool-use interface, takes over the investigative cycle: generating hypotheses, querying the corpus, interpreting results, and refining analysis across multiple rounds. The human researcher sets direction and evaluates final output. Unlike unconstrained LLM generation, every finding is anchored in verifiable corpus evidence. We treat this not as a replacement for the corpus-based/corpus-driven distinction but as a complementary dimension: it concerns who conducts the inquiry, not the epistemological relationship between theory and data. We demonstrate the framework by linking an LLM agent to a CQP-indexed Gutenberg corpus (5 million tokens) via the Model Context Protocol (MCP). Given only "investigate English intensifiers," the agent identified a diachronic relay chain (so+ADJ > very > really), three pathways of semantic change (delexicalization, polarity fixation, metaphorical constraint), and register-sensitive distributions. A controlled baseline experiment shows that corpus grounding contributes quantification and falsifiability that the model cannot produce from training data alone. To test external validity, the agent replicated two published studies on the CLMET corpus (40 million tokens) - Claridge (2025) and De Smet (2013) - with close quantitative agreement. Agent-driven corpus research can thus produce empirically grounded findings at machine speed, lowering the technical barrier for a broader range of researchers.
• Abstract（参考訳）: コーパス言語学は伝統的に、仮説を定式化し、クエリを構築し、結果を解釈するために人間の研究者に依存してきた。 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を構造化ツールインタフェースを介してコーパスクエリエンジンに接続し,仮説の生成,コーパスのクエリ,結果の解釈,複数ラウンドにわたる解析の精査サイクルを乗っ取る手法を提案する。 人間の研究者は方向を設定し、最終的な出力を評価する。 制約のないLLM生成とは異なり、すべての発見は検証可能なコーパスの証拠に固定される。 我々は、コーパスベース/コーパス駆動の区別の代替ではなく、補完的な次元として扱う。 モデルコンテキストプロトコル (MCP) を介して, LLM エージェントを CQP インデックス付き Gutenberg コーパス (500万トークン) にリンクすることで, このフレームワークを実証する。 インベスティゲート・インテンシファイター(investigate English intensifiers)のみを与えられたエージェントは、ダイアクロニック・リレー・チェーン(so+ADJ > very > really)、セマンティック・チェンジ(立体化、極性固定、比喩的制約)の3つの経路、レジスタ感受性分布を特定した。 制御されたベースライン実験により、コーパスグラウンドリングは、モデルがトレーニングデータだけでは生成できない量化とファルシフィビリティに寄与することが示された。 外部の妥当性をテストするために、エージェントはCLMETコーパス(4000万トークン)、クラリッジ(2025年)、デ・スメット(2013年)の2つの公表された研究を、ほぼ定量的に再現した。 エージェント駆動コーパス研究は、機械の速度で実験的に基礎を成す結果を生み出すことができ、幅広い研究者の技術的な障壁を低くすることができる。

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