2022 Fiscal Year Annual Research Report
Research on multilingual integrated access to digital archives of Japanese culture
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20K12567
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
前田 亮 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (20351322)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
バトジャルガル ビルゲサイハン 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 助教 (30725396)
SONG Yuting 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (50849388) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 多言語処理 / レコード同定 / 情報推薦 / 情報検索 / 固有表現抽出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，日本文化に関わる各種資料のディジタルアーカイブ（以下DA）への統合的な多言語情報アクセス環境を実現する技術の開発に向けて，日本文化DAに対するバイリンガル検索技術・言語横断レコード同定技術・情報推薦技術・表現学習を用いた情報検索技術・古典資料からの歴史人物情報の抽出の各技術について研究を行った．
日本文化DAに対するバイリンガル検索および言語横断レコード同定技術に関しては，これまでに研究を進めてきた，言語横断型の単語分散表現を用いて機械翻訳に依存せずに異言語の浮世絵データベースから同一作品を同定する手法に加え，映画など現代の日本文化DAを対象とした言語横断レコード同定に用いるために，人名の言語横断型マッチング手法について検討を行った．
日本文化DAに対する情報推薦技術に関しては，これまで進めてきたARC浮世絵ポータルデータベースのアクセスログに基づくクエリ推薦手法に加え，新たに絵画のテキストおよび画像によるマルチモーダル情報推薦手法について検討を行った．前者の研究に関して，国際ジャーナルApplied Sciencesに論文が掲載された．
日本文化DAに対する表現学習を用いた情報検索技術に関しては，色情報および構造情報を用いたクロスモーダル表現学習に基づく画像検索手法について研究を行った．本手法について，国際ジャーナルFuture Internetに論文が掲載された．
古典資料からの歴史人物情報の抽出に関しては，これまで進めてきた「役者評判記」からの役者情報抽出の研究に加え，芳賀矢一著『日本人名辞典』のディジタルテキストを用いて，職業，家族，生没年などの人物に関する様々な属性情報を抽出する手法について研究を行った．特に，学習データが少ないことを想定し，少数事例学習に基づく固有表現抽出手法を用いた手法について検討を行った．これらの研究について，3件の国内会議発表を行った．
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