HistoLens: An LLM-Powered Framework for Multi-Layered Analysis of Historical Texts — A Case Application of Yantie Lun

要約

この論文では、大規模言語モデル (LLM) に基づく歴史的テキストの多層分析フレームワークである HistoLens を提案します。
前漢時代の重要なテキスト「Yantie Lun」をケーススタディとして使用し、歴史研究と教育におけるこのフレームワークの潜在的な応用例を示します。
HistoLens は、固有表現認識、ナレッジ グラフ構築、地理情報視覚化などの NLP テクノロジー (特に LLM) を統合します。
この論文では、特に儒教と法律主義の思想が政治、経済、軍事、民族に及ぼす影響に焦点を当て、HistoLens が多次元的、視覚的、定量的な方法を通じて「Yantie Lun」における西漢文化をどのように調査しているかを紹介しています。
また、HistoLens が、LLM 支援によって抽出された儒教と法律家のアイデアのデータセットに基づいて、説明可能な分析のために LLM を使用して機械教育シナリオを構築する方法も示します。
このアプローチは、「Yantie Lun」のような歴史文書を研究するための斬新で多様な視点を提供し、歴史教育に新しい補助ツールを提供します。
このフレームワークは、歴史家と学習者に LLM 支援ツールを提供して、歴史文書の詳細な多層分析を促進し、歴史教育の革新を促進することを目的としています。

要約(オリジナル)

This paper proposes HistoLens, a multi-layered analysis framework for historical texts based on Large Language Models (LLMs). Using the important Western Han dynasty text ‘Yantie Lun’ as a case study, we demonstrate the framework’s potential applications in historical research and education. HistoLens integrates NLP technology (especially LLMs), including named entity recognition, knowledge graph construction, and geographic information visualization. The paper showcases how HistoLens explores Western Han culture in ‘Yantie Lun’ through multi-dimensional, visual, and quantitative methods, focusing particularly on the influence of Confucian and Legalist thoughts on political, economic, military, and ethnic. We also demonstrate how HistoLens constructs a machine teaching scenario using LLMs for explainable analysis, based on a dataset of Confucian and Legalist ideas extracted with LLM assistance. This approach offers novel and diverse perspectives for studying historical texts like ‘Yantie Lun’ and provides new auxiliary tools for history education. The framework aims to equip historians and learners with LLM-assisted tools to facilitate in-depth, multi-layered analysis of historical texts and foster innovation in historical education.

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