New Textual Analysis through Deep Learning and Large Language Models: Analysis and Automatic Generation of Literary Reviews

• Project/Area Number: 24K21359
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 2:Literature, linguistics, and related fields
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 日比 嘉高 名古屋大学, 人文学研究科, 教授 (80334019)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
• Keywords: 文芸時評 / 文芸時評大系 / 大規模言語モデル / デジタル・ヒューマニティーズ / 近代文学

Outline of Research at the Start

本研究は、日本の明治期から昭和期の文芸時評を対象とし、大規模言語モデル等を用いた新たなテキスト解析手法を開発する。深層クラスタリング技術を用いることで、従来のクラスタリング手法では捉えきれなかった複雑な関係性や潜在的なテーマ性を明らかにする。これによって、特に文芸時評における意味論的・修辞的な特性、未知のテーマ的カテゴリの抽出、語彙・修辞などの継承関係の描出、以上の項目の歴史的変容や社会的文脈などを総合的に分析する。同じデータセットを大規模言語モデルと組み合わせ、解析や応答システムの構築を行う。これにより、文芸作品に対する未発見の洞察や、新たな文学的評価基準の提案、文芸時評の自動生成を試みる。