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J-GLOBAL ID：202002260210661639   整理番号：20A1024878

「AIコンペティション」Kaggleくずし字認識-世界規模の人文系コンペ開催への挑戦-

Kaggle Kuzushiji Recognition Competition-Challenges of Hosting a World-Wide Competition in the Digital Humanities-

著者 (5件)： 北本朝展 (情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用セ) ,  北本朝展 (国立情報学研) ,  CLANUWAT Tarin (情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用セ) ,  CLANUWAT Tarin (国立情報学研) ,  BOBER-IRIZAR Mikel (ケンブリッジ大)
資料名： 人工知能  (人工知能学会誌)
巻： 35  号： 3  ページ： 366-376  発行年： 2020年05月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 2188-2266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・オープンデータ「日本古典籍くずし字データセット」を対象とし,健全な競争と適切な定量的評価を目的として2019年7月19日~10月14日に開催されたKaggleくずし字認識コンペを解説。
・世界最大のデータサイエンティストのコミュニティであるKaggleのコンペでは機械学習に関連する問題を世界規模で広報でき,リーダーボード上のランキングとして成績を取得可能。
・くずし字コンペの対象は公表済みの古典籍であり,テストデータに関するデータリークのリスクを完全に排除できないためにポイントが付与されないPlaygroundコンペを実施。
・ベースラインモデルKuroNetのスコアが約0.9に対して参加した293チームの中で優勝者のスコアは0.95079となり,くずし字の問題での物体検出アルゴリズムの有効性を確認。

シソーラス用語： *人工知能 ,  競技設計 ,  会議 ,  *学協会 ,  *文字認識 ,  文字 ,  人文科学 ,  科学者 ,  コミュニティ ,  *機械学習 ,  等級づけ ,  計算機アルゴリズム ,  物体認識
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  くずし字 ,  コンペティション ,  データサイエンティスト ,  ランキング ,  ワークショップ【集会】 ,  人文学

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  科学技術政策・制度・組織  (AA02000O) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (13件)：

• [Clanuwat 18] Clanuwat, T., Bober-Irizar, M., Kitamoto, A., Lamb, A., Yamamoto, K. and Ha, D.: Deep learning for classical Japanese literature, CoRR, Vol. abs/1812.01718 (2018)
• [Clanuwat 19] Clanuwat, T., Lamb, A. and Kitamoto, A.: KuroNet: Pre-Modern Japanese kuzushiji character recognition with deep learning, arXiv preprint, arXiv:1910.09433 (2019)
• [jcai 19]日本文化とAIシンポジウム2019, http://codh.rois.ac.jp/symposium/japanese-culture-ai-2019/
• [門脇 19]門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司:Kaggleで勝つデータ分析の技術,技術評論社(2019)
• [kaggle] Kaggle Kuzushiji Recognition: Opening the door to a thousand years of Japanese culture, http://www.kaggle.com/c/kuzushiji-recognition/

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  コンペティション ,  字 ,  世界規模