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J-GLOBAL ID：201602207072599528   整理番号：16A0332894

歴史資料からの人文系研究者への注釈候補の提示手法の構築

著者 (4件)： 佐藤貴文 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  後藤真 (歴史民俗博物館) ,  木村文則 (尾道市大 経済情報) ,  前田亮 (立命館大 情報理工)
資料名： 情報処理学会シンポジウム論文集  (情報処理学会ワークショップ論文集)
巻： 2015  号： 2  ページ： 165-172  発行年： 2015年12月12日 
JST資料番号： Y0978B  ISSN： 1344-0640  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 人文学の分野では,ある文献に対する研究の一環として網羅的に注釈をつけることが行われている。しかし,効率的に注釈を付与するためには,様々な分野の専門知識が必要となり,膨大な時間と労力を要している。このような状況において,注釈の候補をある程度の精度で提示することが可能となれば,注釈付けの作業支援につながると考えられる。そこで我々は,日本の歴史資料から注釈を付与すべき箇所の候補を提示する手法を提案し,これを利用した注釈システムの構築を行っている。本手法では,既存の注釈を学習データとしSupport Vector Machineを用いて注釈とその周囲の文字との出現パターンを学習し,それを利用して注釈が付けられていない文章に対して注釈の候補を提示する。本論文では,対象の文章の語の区切りを推定する際の手法を改良することにより注釈候補提示の精度向上を図った。語の区切りを推定する手法として,ひらがなと漢字の区切りを利用する手法,文字nグラムの出現確率から得られる文字連続性の学習を利用した手法,そしてひらがなと漢字の区切りを利用する手法と文字連続性の学習を利用する手法を組み合わせた手法を新たに提案する。評価実験として,提案した各提案手法の有効性の比較実験を行った。結果として,ひらがなと漢字の区切りを利用する手法と文字連続性の学習を利用した手法を組み合わせた手法でもっともよい精度が得られ,提示された注釈と既存の注釈を比較した際,84%が一致した。(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  *サポートベクトルマシン ,  歴史 ,  文書 ,  資料 ,  人文科学 ,  研究者 ,  アノテーション ,  文献調査 ,  文献目録 ,  専門化 ,  日本 ,  仮名 ,  漢字 ,  専門知識 ,  改変
準シソーラス用語： 歴史文書 ,  注釈 ,  文献 ,  平仮名

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 歴史 ,  資料 ,  研究 ,  注釈 ,  手法 ,  構築