LLMを用いた多言語歴史NLPにおけるグラウンド・トゥルース生成

本研究は、多言語における歴史的自然言語処理（NLP）タスクのグラウンド・トゥルースデータを生成するために、大規模言語モデル（LLM）の新たな応用を探求しています。この論文の貢献は、歴史的テキスト分析を加速し、関連するNLPモデルの精度を向上させる可能性にあります。