マルチリンガル・マルチモーダル機械学習モデルによるヴェーダ文献の対応関係の解明

• 研究課題/領域番号: 25K21518
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 塚越 柚季 東京大学, 大学院人文社会系研究科(文学部), 講師 (30981782)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2029年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: ヴェーダ / テキスト構造化 / 自然言語処理

研究開始時の研究の概要

本研究は、ヴェーダ文献の電子テキストと刊本画像および1次文献と2次文献の複数階層での対応付けを目的とする。電子テキストは複数のデータベースに収録されているが、これらの間の相互運用性には問題がある。また、電子テキストと刊本画像の直接的な対応付けもほとんど行われていない。そこで、光学文字認識モデルと多言語モデルを用いて、自動的に電子テキストと画像、1次文献と2次文献を対応付ける。さらにその対応データをもとにモデルの精度を向上させることで低資源言語であるヴェーダ語に対応した自然言語処理技術の発展にも貢献する。これにより、既存のデジタル資料の相互運用性を高め、ヴェーダ文献の研究や利用を促進を目指す。