論文の概要: From Inline Notes to Collected Commentaries: Toward Context-Preserving Organization of Exegetical Knowledge in Classical Chinese Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29044v1
- Date: Fri, 31 Jul 2026 05:49:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-03 16:35:22.218204
- Title: From Inline Notes to Collected Commentaries: Toward Context-Preserving Organization of Exegetical Knowledge in Classical Chinese Texts
- Title（参考訳）: インラインノートから注釈集へ:古典漢文における外的知識の組織化をめざして
- Abstract要約: インラインノートや注釈集は、儒教の教義の中で進化した学術的なコミュニケーションの重要な形態である。
本稿では,NLPタスクとして収集した注釈コンパイルを定式化し,計算フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.770681421788085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Inline notes and collected commentaries are important forms of scholarly communication that evolved within the Confucian exegetical tradition, yet have received little computational attention. Drawing on traditional Chinese exegetics and philology, this paper formulates collected commentary compilation as an NLP task and proposes a computational framework that preserves the contextual dependency of inline notes while enabling their automatic compilation and exegetical knowledge organization. It combines two-step prompt chaining for identifying the associated main-text segments and exegetical functions of annotations with cross-source mention clustering for integrating commentary across editions, achieving a CoNLL F1 score above 97% in a case study on the Classic of Mountains. Our framework lays the foundation for the large-scale organization of historical exegetical knowledge, thereby supporting a broad range of downstream philological and NLP tasks.
- Abstract（参考訳）: インラインノートと収集された注釈は、儒教の排他的伝統の中で進化した学術的なコミュニケーションの重要な形態であるが、ほとんど計算的な注目を集めていない。
本論文は,従来の中国語の格言学と文献学に基づいて,NLPタスクとして注釈編集を収集し,インラインノートの文脈依存性を保ちながら,自動コンパイルとエクセジカル知識組織を実現するための計算フレームワークを提案する。
関連するメインテキストセグメントを識別するための2ステップのプロンプトチェーンとアノテーションのエクセジカル関数と、エディション間のコメントの統合のためのクロスソース参照クラスタリングを組み合わせたもので、Classic of Mountainsのケーススタディにおいて、CoNLL F1スコアが97%以上に達した。
本研究の枠組みは, 歴史的外来知識の大規模組織化の基盤を築き, 下流の文献・NLPタスクを幅広く支援するものである。
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