面向大语言模型的结构主义文学批评：利用格赖马斯半身法 Square 进行文学分析
计算与语言
2025-06-27 v1
摘要
大语言模型（LLMs）在理解和生成文本方面表现出色，但在为具有深刻思想和复杂叙事的文学作品提供专业文学批评方面仍面临挑战。本文提出 GLASS（Greimas Literary Analysis via Semiotic Square，即基于格赖马斯半身法 Square 的文学分析框架），以格赖马斯半身法（GSS）为基础，旨在增强LLMs进行深入文学分析的能力。GLASS 促进对叙事结构和深层含义的快速剖析。我们提出首个基于 GSS 的文学批评数据集，包含48部作品的详细分析。随后，我们提出量化指标用于 GSS 基于文学批评，采用 LLM-as-a-judge 范式。我们的框架结果与多个作品中专家批评及多种LLMs进行比较显示出高性能。最后，我们将 GLASS 应用于39部经典作品，生成原创且高质量的分析，解决现有研究的空白。该研究为文学研究和教育提供了AI工具，洞察了文学参与的认知机制。
引用
@article{arxiv.2506.21360,
title = {Structuralist Approach to AI Literary Criticism: Leveraging Greimas Semiotic Square for Large Language Models},
author = {Fangzhou Dong and Yifan Zeng and Yingpeng Sang and Hong Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21360},
year = {2025}
}
备注
Accepted in CogSci 2025