| 研究課題/領域番号 |
17K00457
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
図書館情報学・人文社会情報学
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
バトジャルガル ビルゲサイハン (バトジャルガル ビルゲ) 立命館大学, 衣笠総合研究機構, 研究員 (30725396)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | deep learning / historical documents / traditional Mongolian / machine learning / named entity extraction / deep learming / Deep learning / 情報検索 / 情報図書館学 / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、デジタル化された古代モンゴル文字文書からの情報抽出方法を提案した。提案方法では、深層学習技術を利用して歴史的文書から深層特徴を抽出した。抽出した特徴を用いて、モンゴルの歴史的文書での古代モンゴル語単語の解釈および同じ形の異なる文字を認識するための特徴をエンコードできる閲覧検索システムを作成した。注釈付きの伝統的モンゴル文字の原文テキストおよび原文のスキャン画像を含む古代文字歴史的文書のデジタル版は、学術ツールとして使用できると考えられる。さらに提案方法は、モンゴルの歴史的文書だけでなく、甲骨文字や浮世絵にも適用された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は歴史的文書の分析にかかる時間と手間を軽減することができると考えられる。現代モンゴル語の文書には含まれない隠れた知識を伝統的モンゴル文字の古文書から発見できると考えられる。提案方法を用いた歴史的文書の分析結果を分かりやすく表示するシステムはどんなユーザーにも利益をもたらすことが期待されている。さらに、歴史書類のデジタル化を研究対象にしている学者に大きく貢献すると考えられる。
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