Nikita Ganziuk, Innokentiy S. Humonen, Ilya Makarov, Pavel Lebedev · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28452 · open-access PDF
우리는 신화와 종교 텍스트의 비교 연구를위한 도구를 제시합니다. 전통적인 수동 분석은 매우 노동 집중적이고 확장하기 어렵습니다.이 문제를 해결하기 위해, 우리는 신경 언어 모델을 사용하여 텍스트를 공유 된 정의 공간에 삽입하여 사용자가 상호 작용 인터페이스에서 문화 전통을 통한 정의 병행을 찾을 수 있도록합니다. 삽입 된 조각은 분리 된 정의 구조를 형성합니다. 거친 기하학은 전통 사이의 잘 문서화 된 역사적 관계와 일치합니다. 우리는 그 기하학의 얼마나 많은 부분이 이미 논리적 덮개와 적절한 이름으로 설명됩니다. curr
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 curr
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