| 研究課題/領域番号 |
17K01097
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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 |
教育工学
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| 研究機関 | 金城大学 |
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研究代表者 |
下村 有子 金城大学, 社会福祉学部, 教授 (70171006)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 視覚障害学生支援 / 墨字翻訳 / 全盲学生支援 / 墨字点訳 / 点訳システム / 点字翻訳 |
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| 研究成果の概要 |
全盲学生に必要な書籍の点字本をすみやかに提供することが目的である。そのために点字文法への変換はPython言語を用いて行った。また日本語から点字への変換は形態素解析ツールのMeCabを用いた。しかし、MeCabの形態素分割の精度が悪く、構文ツールそのものの見直しを行った。その結果、AIのDeep Learningを用いて翻訳プログラムを作成することとした。今までの構文解析に用いたデータや解析結果はAIの教師データとして用いることができる。AIのシステムはまだ構築が一部であるが、翻訳結果は99.86％の精度を出すことができた。今後引き続き研究を行い、完成させていく。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
覚障害学生にとって点字教科書や参考書はどうしても必要なものであるが、ソフト開発業者は収益が上がらないソフトウエアは開発しない。間違わずに点訳できるボランティア熟練者は少ない。点字文法は複雑で難しいうえに、時々変更される。熟練者は高齢であり、どんどん減っていく。コンピュータで100％翻訳させることが理想であるが、まだ行われていない。そのため今回は日本語形態素解析ツールやAIのDeep Learningを用いた。最新ITを用いることで、今までより、より100％に近づけることができた。
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