論文の概要: When Victorian Becomes a Prompt: Literary Periodization as a Generative Constraint in 100 AI-Generated Novels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08689v1
• Date: Tue, 08 Sep 2026 12:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 15:58:00.164226
• Title: When Victorian Becomes a Prompt: Literary Periodization as a Generative Constraint in 100 AI-Generated Novels
• Title（参考訳）: ヴィクトリアンがプロンプトになったとき--AIが生み出した100の小説における生成的制約としての文学的周期化
• Abstract要約: 生成AIは、文学史の典型的な周期化を反転させる。 私はヴィクトリア朝とゼロスタイルの条件下で作られた100冊の長編小説でこのアプローチを試す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative AI inverts the typical periodization of literary history: the periodizing tag Victorian can now come first and influence what is written. Generative periodization, defined and tested here, describes the use of literary-period designations in generating texts. I test this approach on 100 book-length novels produced under Victorian and Zero-Style conditions using GPT, Qwen, and Llama workflows. The Period Alignment Score (PAS), trained on nineteenth-century literature and benchmarked against human Zero-Style prose, assesses alignment using topic-reduced grammatical features. Victorian prompts produce consistent historical-direction shifts in GPT and Qwen, but not robustly in Llama. Victorian-only recalibration and harder comparison corpora preserve the GPT and Qwen effects. Cross-model transfer also shows a shared direction of grammatical change. The measurable target is the broader nineteenth century rather than the Victorian period per se.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、文学史の典型的な周期化を反転させる。 ここで定義され、テストされた生成周期化は、テキストの生成に文学時代指定を使用することを記述している。 私は、GPT、Qwen、Llamaのワークフローを用いて、ヴィクトリア朝とゼロスタイルの条件下で作られた100冊の本長小説に対して、このアプローチを検証した。 周期アライメントスコア(PAS)は、19世紀の文学に基づいて訓練され、人間のゼロ・スタイルの散文に対してベンチマークされ、話題を再現した文法的特徴を用いてアライメントを評価する。 ヴィクトリア朝のプロンプトは、GPTとQwenで一貫した歴史方向のシフトを発生させるが、ラマでは頑丈ではない。 ヴィクトリア朝のみの再校正とより硬い比較コーパスは、GPTとQwen効果を保存している。 クロスモデル転送はまた、文法的変化の共有方向を示す。 測定可能なターゲットは、ヴィクトリア朝時代よりも、より広い19世紀である。

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