論文の概要: Language Ideologies in a Multilingual Society: An LLM-based Analysis of Luxembourgish News Comments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.27661v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 09:55:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.031104
• Title: Language Ideologies in a Multilingual Society: An LLM-based Analysis of Luxembourgish News Comments
• Title（参考訳）: 多言語社会における言語イデオロギー:ルクセンブルク語ニュースコメントのLLMに基づく分析
• Authors: Emilia Milano, Alistair Plum, Yves Scherrer, Christoph Purschke,
• Abstract要約: 本稿では,言語イデオロギーの検出を支援するため,大規模言語モデルの可能性について検討する。 我々は、Luxembourgishのユーザーコメントのコーパスを事前に定義されたイデオロギーカテゴリで手動で注釈付けする。 また,これらのアノテーションを再現する能力を評価するために,様々な素早い条件下での大規模言語モデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.187863439550787
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting language ideologies is a valuable yet complex task for understanding how identities are constructed through discourse. In Luxembourg's multicultural and multilingual society, language ideologies reflect more than simple preferences: they carry deep cultural and social meanings, shaping identities and social belonging. Following recent developments in applying Natural Language Processing tools to linguistics and social science, this paper explores the potential of large language models to assist in the detection of language ideologies. We manually annotate a corpus of user comments in Luxembourgish with predefined ideological categories and then evaluate the performance of large language models under varying prompt conditions to assess their ability to replicate these human annotations. Since Luxembourgish is a small language and poorly represented in the LLMs' training data, we also investigate whether machine-translating the data to high-resource languages increases performance on the ideology detection task. Our findings suggest that, while LLMs are not yet fully optimized for a multi-class ideological annotation task, they are practical tools to identify language ideological content.
• Abstract（参考訳）: 言語イデオロギーを検出することは、談話を通じてアイデンティティがどのように構築されているかを理解する上で、価値がありながら複雑な作業である。 ルクセンブルクの多文化・多言語社会では、言語イデオロギーは、深い文化的・社会的意味を持ち、アイデンティティを形成し、社会的帰属を形作るという、単なる好み以上のことを反映している。 自然言語処理ツールを言語学や社会科学に適用する最近の発展に続き、言語イデオロギーの検出を支援するための大規模言語モデルの可能性を探る。 我々は,Luxembourgishのユーザコメントのコーパスを事前に定義されたイデオロギーカテゴリで手動で注釈付けし,異なるプロンプト条件下での大規模言語モデルの性能を評価し,それらのアノテーションを再現する能力を評価する。 また,Luxembourgishは小型言語であり,LLMのトレーニングデータに乏しいため,マシンによる高リソース言語への変換がイデオロギー検出タスクの性能を向上させるかどうかについても検討する。 以上の結果から,LLMはまだ多クラスイデオロギーアノテーションタスクに完全に最適化されていないものの,言語イデオロギーの内容を特定するための実用的なツールであることが示唆された。

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