検索拡張生成（RAG）を活用した古代エジプト語学習システムのための大規模言語モデルの性能評価研究

抄録

本研究は、古代エジプト語、特に中エジプト語の学習を促進するための検索拡張生成（RAG）と大規模言語モデル（LLM）を統合した対話型システムの開発と評価を提示する。本研究では、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.0、DeepSeek R1、そして複数のGPTモデルを含む各種LLMの中エジプト語ラテン文字転写テキストに対する翻訳性能を評価した。BLEU、SacreBLEU、METEOR、ROUGEなどの評価指標を用いた分析の結果、Claude 3.5 Sonnetが全体的に最高のスコアを達成し、Gemini 2.0 Pro Experimentalがそれに続く結果となった。これらの結果に基づき、Claude 3.5 SonnetのAPIを用いて、古代エジプト語の語彙データ、対訳ペア、文法情報をベクトル化したRAGを実装したウェブベースの対話型アプリケーション「THOTH AI」（OCR機能付き）をDifyプラットフォーム上で開発した。このウェブプリケーション開発の事例を通じて、古代エジプト語のeラーニングやデジタル・ヒューマニティーズにおけるAIの応用可能性を探究する。