Construction of Large SL (Sign Language) Corpus of Video on Web Using Also AI Technologies: Advances in SL Corpus Linguistics

• Project/Area Number: 23K17273
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 2:Literature, linguistics, and related fields
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 田中 省作 立命館大学, 文学部, 教授 (00325549)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 本田 久平 大分工業高等専門学校, 電気電子工学科, 教授 (40342589)
• Project Period (FY): 2023-06-30 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥25,740,000 (Direct Cost: ¥19,800,000、Indirect Cost: ¥5,940,000); Fiscal Year 2026: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2025: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000); Fiscal Year 2024: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2023: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
• Keywords: 日本手話 / コーパス / 手話映像 / Web / 手話映像同定

Outline of Research at the Start

視覚言語である手話の研究においても，機械可読の大規模用例集（コーパス）の重要性が高まっている．しかし，話者の少なさ，コミュニティの小ささ，映像として記録される特異性，映像内の多様な情報の混濁といった問題から，大規模化は容易でない．そこで，本研究は日本手話を念頭に，Web上の手話映像にまで対象を広げ，日本手話映像コーパスの構築のための方法論を確立する．AI技術を活用し，Web上の手話映像を正しく集め，映像内の手話会話部分の同定や情報付与，個人情報などを制御し，今までにない規模の手話コーパスの構築を試みる．研究事例を蓄積し，開発したプログラム群を公開することで，手話研究の進展を誘引する．