| Project/Area Number |
19K20630
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
Natsuko Yoshiga 佐賀大学, 地域学歴史文化研究センター, 研究機関研究員 (70457498)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 江戸期古記録 / シチズンサイエンス / 深層学習 / 固有表現抽出 / 単語分散表現 / 機械可読化 / 市民科学 / 形態素解析 / ディープラーニング / 候文 / Linked Data / クラウドソーシング / シビックテック / 機械可読 |
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| Outline of Research at the Start |
従来の文化財あるいは歴史資料を対象とする人文系デジタルアーカイブの構築は、史料原本の破損や劣化の防止、情報整理が主目的であった。近年、そのようなアーカイブの役割は、通信・ハードウェア性能とソフトウェア技術両面の向上と、社会の課題をデータを用いて解決する、データ駆動型社会の推進で大きく変容している。本研究は、江戸時代に記された「小城鍋島日記目録」書誌を一例として、定量分析や外部知識へのアクセスが容易となるLinked Data形式の書誌データに低コストで変換するために、従来より一層高精度で、 個人負担の少ない手法をクラウドソーシングとディープラーニング技術を用いて確立するものである。
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to understand the contents of the many historical records that have survived in the local area, it is essential to have the expertise to read and understand the handwritten, kuzushiji documents in the literary language of the era. Currently, there are only a few people with such expertise, and this is a major barrier to analyzing local history and culture. In this study, we developed a method to mechanically extract unique expressions (keywords) such as names of people, events, and places from reprinted texts as much as possible, which can be the key to deciphering the text. In the first half of the study, we asked citizens who were originally interested in local materials to extract local-specific expressions that could not be found on the Internet from the perspective of citizen science. In the second half of the research, we established a method to extract unique expressions with high accuracy by using deep learning methods based on the manual extraction results.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年、我々の身の回りで起きる出来事をデータ化し、社会課題の解決に活かすデータ駆動型社会への移行が加速している。郷土の歴史資料においても同様に単なる画像への電子化に留まらず、テキスト化・機械可読化することが、人手に余る大量の資料の解析に必要であるとの認識が高まっている。本研究では、地域の歴史を知り守りたいと思う市民の助けと機械学習の力で歴史資料を低コストに機械可読化する手法を確立した。さらに、従来のデジタルアーカイブにおけるデータ提供者と利用者の役割を超えて関係者全員が文化財データを構築していく市民科学の実践にも貢献した。
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