大型语言模型提取经典中国史籍中的互文性，并经专家验证

研究人员开发了一种新颖的代理方法，使用大型语言模型（LLMs）来提取和评估经典中国史籍中的互文性。该方法超越了简单的相似度评分，将复用基于精确文本片段，并按五个维度进行分类：形式、方面、来源标记、功能和立场。当应用于《论语》和《汉书》时，基于LLM的提取器实现了56%-93%的精确率，专家裁定显示可靠性存在梯度，取决于复用是否需要推断意图。将此经验证的提取器扩展到完整的二十四史，揭示了语料库级别的结构，并证明了在十八个世纪中引文的解释性构成保持一致，尽管存在引用不那么字面的趋势。 AI

影响 这项研究展示了LLM在细致的文本分析方面的新颖应用，可能推动数字人文和历史研究方法的发展。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种用于分析历史文本的新计算方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.CL 阅读 →

• alphaXiv
• Analects
• arXiv
• Book of Han
• CatalyzeX
• Connected Papers
• CORE Recommender
• DagsHub
• Gotit.pub
• Hugging Face
• Litmaps
• ScienceCast
• scite Smart Citations
• Twenty-Four Histories

• 论文
• 其他

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →