創造的収束か、模倣か？LLM生成の中国語ウェブ文学におけるジャンル別の均質性

要旨：大規模言語モデル（LLMs）は、物語生成において顕著な能力を示しています。しかし、彼らはしばしば構造的に均質化された物語を生み出し、しばしばプロットイベントの反復的な配置と組み合わせ、および定型的な結末に従います。本論文では、プロップ派のナラトロジーとナラティブ機能を取り入れることにより、分析の新しい理論的枠組みを提案します。この枠組みは、LLMによって生成された語りテキストの構成を分析して、その背後にある語りの論理を明らかにするために用いられます。研究対象を中国のウェブ文学とすることで、プロップの語り理論を拡張し、現代のウェブ語り構造に適した34の語り機能を定義します。さらに、LLM生成テキスト内の語り構造の分析を支援するために、人手による注釈付きコーパスを構築します。実験の結果、生成されたテキストにおける単一的な語りの論理と著しく均質化を引き起こす主な原因は、現行のLLMsが語り機能の意味を正しく理解できず、代わりに硬直的な語り生成パラダイムに従っていることである、ということが明らかになりました。