本研究では、ロシア語版と英語版のウィキペディア記事における説得的な言語の使用の違いを大規模に分析しました。
まず、大言語モデル(LLM)を活用して、説得的な言語を自動的に検出するシステムを開発しました。直接LLMに説得的な言語を検出させるのではなく、LLM自身が生成した高レベルの質問(HLQ)を活用することで、より正確な検出が可能になりました。
次に、22,046組のロシア語版と英語版の対応するウィキペディア記事を分析しました。記事ごとの説得的な言語の使用量を定量化する指標を提案し、以下のような知見を得ました:
これらの知見は、ウィキペディアにおける文化間の視点の違いを理解する上で有用です。また、LLMを活用した大規模な多言語分析の手法を示しています。
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