Nikita Ganziuk, Innokentiy S. Humonen, Ilya Makarov, Pavel Lebedev · 2026 · arXiv (Cornell University)
DOI: 10.48550/arxiv.2610.28452 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF
نحن نقدم أداة لتطبيق دراسة مقارنة بين النصوص الأدبية والأديبية. التحليل الدوائي التقليدي أمرًا طبيعيًا جدًا ومتكررًا. لتنفيذ ذلك، نستخدم نموذجًا لغويًا لتجميع النصوص في مساحة معيّنة مشتركة، بحيث يمكن للمستخدمين العثور على التوازنات السماويّة بين التقاليد الثقافية في رابط متكامل. تشكل الخلايا المغلقة الهياكل السماويّة المختلفة التي تتناسب مع العلاقات التاريخية المعاصرة بين التقاليد. نحن نقدر كم من هذه التوازنات تتضح بالفعل من خلال التوازن السماويّ والتسميات المناسبة. النظام الحالي متوفر على https://mythoscope.io، ويمكّن
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
We present a tool for the comparative study of mythological and religious texts. Traditional manual analysis is highly labor-intensive and difficult to scale. To address this, we use neural language models to embed texts into a shared semantic space, so that users can find semantic parallels across cultural traditions in an interactive interface. Embedded fragments form distinct semantic structures whose coarse geometry aligns with well-documented historical relations between traditions. We quantify how much of that geometry is already explained by lexical overlap and by proper names. The current system is available at https://mythoscope.io, and the installable package is available at https://github.com/haafus/MythoSemantic/blob/main/RUN.md.
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
Topics: Parallels, Mythology, Linguistics, Computer science, Semantics (computer science), Perspective (graphical)
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.28452, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange