대규모 언어 모델 시대의 하디스 계산 과학: 비판적 서술 검토

초록

우리는 하디스 전산과학(hadith computational science)이 트랜스포머 모델, 검색 기반 파이프라인, 대규모 언어 모델(LLM)에 의해 어떻게 재편되고 있는지 살펴본다. 최근의 검토 논문들은 해당 분야 문헌의 성장을 기록하고 있으나, 어떤 진전이 방법론적으로 견고한지, 어떤 것이 여전히 벤치마크에 국한된 것인지, 그리고 어떤 미해결 문제가 학술적 활용을 여전히 제한하는지에 대한 비판적 분석은 아직 제공하지 못하고 있다. 우리는 기존 검토 논문들에 대한 비판, 대표적인 원저 연구에 대한 논문 수준의 평가, 그리고 진정성·권위·책임 있는 사용에 관한 이슬람 학자 및 도메인 전문가 관점의 종합을 결합한 비판적 서술 검토(critical narrative review)를 통해 이러한 공백을 해소하고자 한다. 우리는 불균등한 진전을 발견하였다. 데이터 자원은 확장되었고, 세분화(segmentation) 작업은 성숙해졌으며, 전승자 및 출처 검증 문제는 더 잘 정형화되었고, LLM 보조 워크플로는 이제 코퍼스 규모의 강화, 다국어 접근, 근거 기반 평가를 지원한다. 동시에, 진전은 여전히 협소한 코퍼스, 취약한 벤치마크 비교 가능성, 합성-실제 전이 격차, 전승자 신원 식별, 전처리의 취약성, 제한된 재현성, 그리고 전문가 근거 기반 검증의 부족에 의해 제약을 받는다. 우리는 중요한 공백이 지배적인 벤치마크 너머에 존재함을 보여준다: 비정전적이고 희귀한 코퍼스, 주석 및 해설 문헌, 꾸란 및 시라(seerah)와의 교차 출처 연결, 그리고 피끄(fiqh)를 겨냥한 증거 지원이 그것이다. 우리는 하디스 계산이 고립된 모델 성능으로 평가되어서는 안 되며, 지식 통합, 출처 추적, 전문가 감독을 요구하는 증거 인프라 문제로 평가되어야 한다고 주장한다. 이러한 기반 위에서 우리는 해당 분야를 방법론적으로 더욱 견고하게 만들고 이슬람 학문에 더욱 유용하게 만들기 위한 연구 의제를 정의한다.

English

We examine how hadith computational science is being reshaped by transformer models, retrieval-grounded pipelines, and large language models (LLMs). Recent reviews document growth in the literature, but they do not yet provide a critical account of which advances are methodologically robust, which remain benchmark-bound, and which unresolved problems still limit scholarly use. We address this gap through a critical narrative review that combines critique of existing reviews, paper-level appraisal of representative original studies, and synthesis of Islamic scholar and domain-expert perspectives on authenticity, authority, and responsible use. We find uneven progress. Data resources have expanded, segmentation tasks have matured, narrator and source-verification problems are better formalized, and LLM-assisted workflows now support corpus-scale enrichment, multilingual access, and grounded evaluation. At the same time, progress remains constrained by narrow corpora, weak benchmark comparability, synthetic-to-real transfer gaps, narrator identity resolution, preprocessing fragility, limited reproducibility, and sparse expert-grounded validation. We show that important gaps lie beyond dominant benchmarks: non-canonical and obscure corpora, commentary and explanatory literature, cross-source links with Qur'an and seerah, and fiqh-facing evidence support. We argue that hadith computation should be assessed less as isolated model performance than as an evidence infrastructure problem requiring knowledge integration, provenance, and expert supervision. On this basis, we define a research agenda for making the field methodologically stronger and more useful to Islamic scholarship.