Nikita Ganziuk, Innokentiy S. Humonen, Ilya Makarov, Pavel Lebedev · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.28452 · open-access PDF
Мы представляем инструмент для сравнительного изучения мифологических и религиозных текстов. Традиционный ручной анализ является очень трудоемким и трудно масштабируемым. Чтобы решить этот вопрос, мы используем нейронные языковые модели для встраивания текстов в общее семантическое пространство, чтобы пользователи могли найти семантические параллели между культурными традициями в интерактивном интерфейсе. Встроенные фрагменты образуют отдельные семантические структуры, грубая геометрия которых согласуется с хорошо документированными историческими отношениями между традициями. Мы количественно определяем, сколько этой геометрии уже объясняется лексическим перекрытием и соответствующими именами.
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
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
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