Exploring Spatial Representations in the Historical Lake District Texts with LLM-based Relation Extraction

要約

歴史の物語をナビゲートすることは、過去の風景の空間的な複雑さを明らかにするという課題を引き起こします。
提案された研究は、湖水地方ライティングのコーパスを使用して、英国湖水地方の文脈内でこの課題に取り組んでいます。
この方法では、事前にトレーニングされた生成変換モデルを利用して、コーパス内のテキスト記述から空間関係を抽出します。
この研究は、この大規模な言語モデルを適用して、歴史の物語に固有の空間的次元を包括的に理解します。
結果は意味論的なトリプルとして表現され、エンティティと場所の間の微妙なつながりを捉え、ネットワークとして視覚化され、空間的な物語のグラフィック表現を提供します。
この研究は、イギリス湖水地方の空間タペストリーのより深い理解に貢献し、多様な歴史的文脈における空間関係を明らかにするアプローチを提供します。

要約(オリジナル)

Navigating historical narratives poses a challenge in unveiling the spatial intricacies of past landscapes. The proposed work addresses this challenge within the context of the English Lake District, employing the Corpus of the Lake District Writing. The method utilizes a generative pre-trained transformer model to extract spatial relations from the textual descriptions in the corpus. The study applies this large language model to understand the spatial dimensions inherent in historical narratives comprehensively. The outcomes are presented as semantic triples, capturing the nuanced connections between entities and locations, and visualized as a network, offering a graphical representation of the spatial narrative. The study contributes to a deeper comprehension of the English Lake District’s spatial tapestry and provides an approach to uncovering spatial relations within diverse historical contexts.

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