ペルシャ詩の感情分析のための人工知能

- 要旨: 人工知能（AI）の最近の進歩は、テキストデータを理解・分析・作成する能力を備えた大規模言語モデル（LLMs）の開発を促しました。これらの言語モデルは、文学、特に詩の分析において重要な機会を開きます。 本研究では、ジャラル・アルディン・ムハンマド・ルーミー（Rumi）とパルヴィン・エテサミ（Parvin E'tesami）という二人の著名なペルシャ詩人の作品を分析するために、Transformer に基づく双方向エンコーダ表現（BERT）および Generative Pre-trained Transformer（GPT）ベースの言語モデルを複数用いています。 本研究の主な目的は、現代の言語モデルがペルシャ詩の複雑さを把握する能力を検証し、詩の感情と韻律との潜在的な相関を探ることです。 本研究の知見は、GPT-4o 言語モデルをペルシャ詩の分析に信頼性高く用いることができることを示しています。 さらに、感情分析の結果、一般にルーミーの詩はパルヴィン・エテサミの詩よりも幸福感のある感情を表現していることが明らかになりました。 さらに、韻律の活用を比較すると、ルーミーの詩がより多様な感情を表現するために韻律を使用する点で優れていることが示されました。 これらの発見は、LLMs が人間の解釈を必要とせず、計算機ベースの意味研究を効果的に実施できることを確認するうえで重要であり、分析における潜在的な偏りを大幅に軽減することを示唆しています。