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LLMによる深層文学批評を促す記号学的四角形フレームワーク

プロンプト(プロンプトエンジニアリング、few-shot、in-context learning)

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LLMに文学作品の深い分析をさせるのに有効なプロンプトフレームワークを考案したとの報告。

物語の中の対立する要素を4つの角に配置して分析します。

プロンプトの例(日本語訳)を以下に示します。

”あなたは構造主義文学批評家です。[作品名]をグレマス記号学的四角形で分析してください。
ステップ1: 中核対立を見つける
作品の最も重要な対立軸を特定し、X(主要概念)とアンチX(その正反対)を設定してください。
これらは抽象的な精神や思想を表すものでなければなりません。
ステップ2: 非Xを特定する
Xと矛盾するが、完全に対立しているわけではない概念を見つけてください。
ステップ3: 非アンチXを特定する
アンチXと矛盾し、Xを助ける役割を果たす概念を見つけてください。
出力形式:
X: [概念名]表現: [その概念が表すもの]アンチX: [概念名]
表現: [その概念が表すもの]関係説明: [XとアンチXの対立関係]非X: [概念名]表現: [その概念が表すもの]関係説明: [Xとの関係]非アンチX: [概念名]表現: [その概念が表すもの]関係説明: [アンチXとの関係、Xへの支援]”

この手法を使ったAIの文学批評は、実験では85%のケースで専門家と同等以上の評価(72.5 %は人間より高得点)を得ています。*ただしLLM評価です
表面的で当たり障りのない考察を超えた論評ができるとのことです。

フランスの学者グレマスによる「記号学的四角形」という分析手法に基づいているそうです。

📄 参照論文

Structuralist Approach to AI Literary Criticism: Leveraging Greimas Semiotic Square for Large Language Models

著者: Fangzhou Dong, Yifan Zeng, Yingpeng Sang, Hong Shen

所属: Sun Yat-sen University, Central Queensland University

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