論文の概要: Detecting Experiential Intertextuality Across Migration Routes: Beyond Surface Similarity in French Narratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29188v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 09:07:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.670942
• Title: Detecting Experiential Intertextuality Across Migration Routes: Beyond Surface Similarity in French Narratives
• Title（参考訳）: 移動経路を横断する経験的テクスチュアリティの検出--フレンチ・ナラティブの表層類似性を超えて
• Abstract要約: 本稿では,移動物語間で共有された経験的エコーを自動的に識別する,経験的テクスチュアリティ検出の課題を紹介する。 両回廊にまたがる108のフランス語移動物語から,文ペアを自動的に生成し,アノテーションのない手法でスコア付けする。 その結果, 表面, 構造, 埋め込みの手法は, 専門家の判断と弱相関していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7133174837328964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Migrants traversing geographically distinct routes such as the Trans-Saharan and Balkan corridors often recount strikingly parallel lived experiences: police violence, smuggler exploitation, dangerous crossings, and family separation. We introduce the task of experiential intertextuality detection: automatically identifying shared experiential echoes across migration narratives without requiring annotated training data. From 108 French migration narratives spanning both corridors, we automatically generate sentence pairs and score them using annotation-free methods: lexical baselines, sentence embeddings, POS-based structural features, a migration-specific theme lexicon, context-aware narrative features, and zero-shot LLM scoring with Qwen2.5-7B and Mistral-7B under three prompting strategies. We validate all methods against 816 expert-annotated intertextuality judgments (inter-annotator Krippendorff's $α= 0.27$). Our results reveal that all surface, structural, and embedding methods correlate only weakly with expert judgments ($r \leq 0.30$); Qwen2.5-7B zero-shot achieves the best single-method correlation ($r = 0.38$); few-shot examples degrade Qwen but dramatically improve Mistral; narrative position significantly predicts intertextuality, with departure-phase pairs showing the highest experiential echoes; and a supervised hybrid combining all 31 features achieves $r = 0.45$, a 21% improvement over the best individual method.
• Abstract（参考訳）: トランスサハラやバルカンの回廊のような地理的に異なるルートを横断する人々は、警察の暴力、密輸業者の搾取、危険な渡河、家族の分離といった、非常に平行した生活経験をしばしば記録している。 本稿では,移動物語間で共有された経験的エコーを,注釈付き学習データを必要とすることなく自動的に識別する,経験的テクスチュアリティ検出の課題を紹介する。 両回廊にまたがる108のフランス語移動物語から, 語彙ベースライン, 文埋め込み, POSに基づく構造的特徴, 移動固有のテーマレキシコン, 文脈認識型物語特徴, およびQwen2.5-7BとMistral-7Bを用いたゼロショットLCMスコアリングという, アノテーションのない手法を用いて, 文ペアを自動的に生成し, スコアリングする。 専門家による816のテクスト間性判断に対して、すべての方法を検証する(クリッペンドルフのα=0.27$)。 その結果,全ての表面, 構造, 埋込法は, 専門家の判断と弱相関する(r \leq 0.30$), Qwen2.5-7B ゼロショットは, 最高のシングルメタル相関(r = 0.38$), 少数ショットの例ではQwenを分解するが, ミストラルを劇的に改善し, 物語的位置は文間性を著しく予測し, 出発相対は最高の経験的エコーを示す。

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