本アプリケーションは、日本語（古代〜近代）、英語、フランス語のパブリックドメイン文学作品を文脈チャンク（100〜450文字）ごとに高次元ベクトル化し、UMAPによって3次元意味空間へと射影・可視化したインタラクティブなセマンティック・アトラスです。
あなたが入力した任意の文章もリアルタイムに同じ意味空間へ投影され、時代・言語の壁を超えて最も親和性の高い文学作品の箇所（類似度TOP 10）との間に星座のような光線を結びます。
多言語言語モデルは意味を共通空間で捉える能力を持ちますが、通常の埋め込み空間（Raw）では文字体系（漢字・仮名 vs ラテン文字）や文法構造の違いが「言語固有の大陸（Island）」として強く分離してしまいます。 この現象を解消・比較するため、右上「ALIGNMENT」コントロールから5つのモードを即座に切り替えることができます。
BAAI/bge-m3 の生ベクトル。意味表現が豊かですが、言語ごとの大陸が分かれ、日本語・英語・フランス語の境界が明確に残ります。
言語平均ベクトル除去（Mean-Centering）。BGE-M3ベクトルから各言語（ja, en, fr）の平均重心を引き算し、言語のバイアスを相殺して日英仏を純粋な意味だけで交差・融合させた空間です。
Google開発の対訳特化モデル。膨大な多言語対訳コーパスで学習されており、言語体系の壁を最も強く破壊して意味の共通性だけでクラスターを形成します。
言い換え（Paraphrase）特化モデル。多言語間の表現の揺らぎを吸収するように学習されており、異なる言語の文体を滑らかに接続します。
最先端の汎用多言語モデル。タスク接頭辞（query / passage）を用いて設計されており、高度なセマンティック検索性能を発揮します。
画面上で青白く弧（アーク）を描いて星と星を結んでいる光の曲線が「言語横断ワームホール」です。
通常のRaw空間では、文字体系の違い（漢字・仮名 vs アルファベット）により日本語と西洋語が空間的に遠く離れた大陸（Islands）として分離します。 ワームホールは、異なる言語・国・時代の2作品の間で、意味空間上のコサイン類似度が極めて高い（$\text{Sim} \ge 0.60$）節同士を抽出し、物理学のワームホールのように直結したものです。
【例】太宰治『走れメロス』 ⟷ メアリー・シェリー『Frankenstein』(類似度 0.647)
死線と絶望の淵で湧き水を得て生きる意志を取り戻すメロスの情景と、極限の孤独と懊悩の中で激しい感情に震える怪物の独白が、時代と言語の壁を超えて同じ人間的深層心理として共鳴し合っています。