| 研究課題/領域番号 |
18K18337
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
孟 林 立命館大学, 理工学部, 准教授 (60615938)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 深層学習 / 古代文献整理 / 時空間データベース / 可視化 / 潜在的知識の発見 / 拓本解析 / 拓本時空間データベース / 多書体認識 / 拓本 / 拓本の時空間データベース / 画像処理 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は漢字を中心とした日本と中国の拓本を時空間データベースにし、そして、キーワードの可視化により潜在的知識を抽出し、歴史の整理、経済の推移、気候の変動などの研究に貢献する。主な研究成果を以下に示す。(1)深層学習の不足を補い、深層学習とビックデータ解析技術を用いて、高精度の拓本文字の認識を実現した。(2)時空間拓本データベースを作成することにより、拓本という古代文献の整理を達成した。(3)キーワードを用いた時空間拓本データベースで検索と可視化を実現したことにより、古代文献の整理と潜在的な知識の抽出に貢献できたと考える。(4)上記の機能をサーバーに取り込んで、APIとしての応用も実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究成果の学術的意義としては、(1) 深層学習の不足を補う技術を提供し、高精度な拓本文字の認識を実現した。(2) 拓本と古代文献解析において、時空間データベースと可視化の機能を提供している。それにより、歴史に関する政治、災害、文化などの研究に対して、研究時間の短縮と効率化などに貢献できる。
社会的な意義は、時空間拓本データベースで検索と可視化を実現したことにより、古代文献の整理と潜在的な知識の抽出に貢献できたと考える。
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