| Project/Area Number |
20H04481
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90020:Library and information science, humanistic and social informatics-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
YASUOKA Koichi 京都大学, 人文科学研究所, 教授 (20230211)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山崎 直樹 関西大学, 外国語学部, 教授 (30230402)
二階堂 善弘 関西大学, 文学部, 教授 (70292258)
師 茂樹 花園大学, 文学部, 教授 (70351294)
Wittern C. 京都大学, 人文科学研究所, 教授 (20333560)
池田 巧 京都大学, 人文科学研究所, 教授 (90259250)
守岡 知彦 京都大学, 人文科学研究所, 助教 (40324701)
白須 裕之 京都大学, 人文科学研究所, 助教 (30828570)
鈴木 慎吾 大阪大学, 大学院人文学研究科(外国学専攻、日本学専攻), 准教授 (20513360)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | 言語処理 / 古典漢文 / 孤立語 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、漢から清にかけて大量に蓄積された古典漢文テキストに対し、品詞情報を付加した形態素解析と依存文法解析をおこなった上で、単語と単語の間の係り受け構造、節と節の間の係り受け構造、さらには文と文の間の係り受け構造を、自動抽出する手法を構築する。本研究は、古典漢文における構文解析の主要な部分となる研究であり、文法的な構造化がおこなわれず白文（単なる漢字の列）のままで放置されている大量の古典漢文テキストに対し、その構造化すなわち文法解析をおこなうための基礎的手法となるものである。
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| Outline of Final Research Achievements |
We have developed RoBERTa-Classical-Chinese and its fine-tuned models for Classical Chinese to perform sentence segmentation, word tokenization, part-of-speech tagging, dependency-parsing between words, phrase detection, and dependency-parsing between phrases. And we have applied our methods to other isolating languages, such as Vietnamese and Thai.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
学術的意義としては、古典漢文の白文（単なる漢字の列）が、本研究の手法により、文・節・単語の単位に区切ることが出来るようになる上に、それらの関係（どの単語が動詞で、その主語や目的語はどれなのか、など）が、非常に高い精度で自動解析できるようになった。
一方、社会的意義としては、本研究の手法が、ベトナム語やタイ語にも適用可能であるという点が挙げられる。ベトナム語もタイ語も、単語の切れ目すら見極めるのが難しい言語であり、それが自動解析できるようになる意義は大きい。
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