Feature Visualization Methods for Large-Scale Language Resources Using Explainable AI

• Project/Area Number: 25K04045
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 02060:Linguistics-related
• Research Institution: Utsunomiya Kyowa University
• Principal Investigator: 高丸 圭一 宇都宮共和大学, シティライフ学部, 教授 (60383121)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 乙武 北斗 福岡大学, 工学部, 助教 (20580179) ; 内田 ゆず 北海学園大学, 工学部, 教授 (80583575) ; 木村 泰知 小樽商科大学, 商学部, 教授 (50400073) ; 二階堂 整 福岡女学院大学, 人文学部, 教授 (60221470) ; 松田 謙次郎 神戸松蔭大学, 文学部, 教授 (40263636)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 地方議会会議録 / XAI / 大規模コーパス

Outline of Research at the Start

本研究では言語学者とAI技術の研究者が協働し、機械学習によって人間による観察では気づきにくい大規模言語資源の特徴分析を行う。まず、応募者らが構築した地方議会会議録コーパスおよび国会会議録を対象として、AIによる判断を説明するための技術(XAI技術)を応用した特徴可視化手法を研究する。この手法を用いて社会言語学的特徴、方言学的特徴を多面的に分析する。さらに他の大規模コーパスへの応用を試みる。